سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تشخیص موثر همگرایی در MCMC: تمرکز بر شاخص Geweke

کتاب تشخیص موثر همگرایی در MCMC: تمرکز بر شاخص Geweke

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تشخیص موثر همگرایی در MCMC: تمرکز بر شاخص Geweke

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: Geweke Diagnostic

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
  • 2. اصول اساسی زنجیره‌های مارکوف
  • 3. فرایندهای بازگشتی و ایستا در زنجیره‌های مارکوف
  • 4. مفهوم توزیع پایدار
  • 5. الگوریتم‌های نمونه‌گیری MCMC: Metropolis-Hastings
  • 6. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 7. تفاوت‌ها و کاربردهای Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 8. همگرایی در MCMC: مفهوم و اهمیت
  • 9. شاخص‌های همگرایی در MCMC
  • 10. شاخص Geweke برای تشخیص همگرایی
  • 11. محاسبه آماره‌های توصیفی برای شاخص Geweke
  • 12. بخش‌بندی سری زمانی برای شاخص Geweke
  • 13. تفسیر نتایج شاخص Geweke
  • 14. اعتبار سنجی شاخص Geweke با شبیه‌سازی
  • 15. کاربرد شاخص Geweke در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 16. کاربرد شاخص Geweke در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 17. کاربرد شاخص Geweke در مدل‌های بیزی
  • 18. کاربرد شاخص Geweke در مدل‌های اقتصادسنجی
  • 19. کاربرد شاخص Geweke در مدل‌های آماری
  • 20. تشخیص همگرایی در MCMC با شاخص‌های دیگر
  • 21. شاخص Gelman-Rubin
  • 22. شاخص Brooks-Gelman
  • 23. شاخص R-hat
  • 24. مقایسه شاخص Geweke با سایر شاخص‌ها
  • 25. روش‌های بصری برای تشخیص همگرایی (نمودارهای سری زمانی)
  • 26. نمودارهای تراکم (Trace Plots)
  • 27. نمودارهای خودهمبستگی (Autocorrelation Plots)
  • 28. روش‌های چندگانه برای ارزیابی همگرایی
  • 29. اهمیت طول زنجیره در MCMC
  • 30. تأثیر طول عمر زنجیره بر همگرایی
  • 31. انتخاب طول زنجیره مناسب
  • 32. تنظیم پارامترهای نمونه‌گیری
  • 33. نکات عملی در اجرای MCMC
  • 34. پیش‌پردازش داده‌ها برای MCMC
  • 35. اعتبارسنجی مدل پس از همگرایی
  • 36. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته MCMC
  • 37. نمونه‌گیری با وزن‌دهی مجدد (Resampling)
  • 38. روش‌های نمونه‌گیری با ابعاد بالا
  • 39. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 40. مفاهیم انتگرال‌گیری عددی با MCMC
  • 41. تخمین انتگرال‌های با ابعاد بالا
  • 42. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی بیزی
  • 43. روش‌های کاهش واریانس در MCMC
  • 44. نمونه‌گیری از روی زنجیره‌های مارکوف موازی
  • 45. مقدمه‌ای بر مدل‌های بیزی پیشرفته
  • 46. مدل‌های بیزی در علوم داده
  • 47. کاربرد مدل‌های بیزی در علوم زیستی
  • 48. کاربرد مدل‌های بیزی در علوم مالی
  • 49. کاربرد مدل‌های بیزی در علوم اجتماعی
  • 50. مقدمه‌ای بر اقتصادسنجی بیزی
  • 51. مدل‌های رگرسیونی بیزی
  • 52. مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 53. مدل‌های معادلات همزمان بیزی
  • 54. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های پرت
  • 55. شناسایی داده‌های پرت با MCMC
  • 56. حذف یا اصلاح داده‌های پرت با MCMC
  • 57. تأثیر داده‌های پرت بر همگرایی MCMC
  • 58. روش‌های مقاوم در MCMC
  • 59. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بیزی
  • 60. طبقه‌بندی بیزی
  • 61. رگرسیون بیزی
  • 62. خوشه‌بندی بیزی
  • 63. شبکه‌های بیزی
  • 64. مقدمه‌ای بر محاسبات علمی با MCMC
  • 65. شبیه‌سازی‌های مونت کارلو در علوم
  • 66. کاربرد MCMC در فیزیک آماری
  • 67. کاربرد MCMC در شیمی محاسباتی
  • 68. کاربرد MCMC در علوم زمین
  • 69. مباحث تکمیلی در MCMC
  • 70. بهینه‌سازی فراپارامترها در MCMC
  • 71. کاربرد MCMC در شبکه‌های عصبی بیزی
  • 72. روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته برای مدل‌های پیچیده
  • 73. تکنیک‌های تسریع همگرایی در MCMC
  • 74. ارزیابی دقت تخمین‌ها در MCMC
  • 75. اعتبارسنجی مدل با داده‌های جدید
  • 76. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 77. اشکالات رایج در اجرای MCMC و راه‌حل‌ها
  • 78. مدیریت حافظه در MCMC
  • 79. موازی‌سازی محاسبات MCMC
  • 80. استفاده از کتابخانه‌های نرم‌افزاری MCMC
  • 81. مقدمه‌ای بر مفاهیم آماری پیشرفته مرتبط با MCMC
  • 82. قضیه حد مرکزی و MCMC
  • 83. قضیه بایز و MCMC
  • 84. مفاهیم احتمال شرطی و MCMC
  • 85. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی در MCMC
  • 86. زبان‌های برنامه‌نویسی مناسب برای MCMC
  • 87. نوشتن کد MCMC از ابتدا
  • 88. استفاده از ابزارهای MCMC در زبان‌های برنامه‌نویسی
  • 89. مقدمه‌ای بر کاربردهای صنعتی MCMC
  • 90. مدیریت ریسک با MCMC
  • 91. بهینه‌سازی فرآیندها با MCMC
  • 92. پیش‌بینی تقاضا با MCMC
  • 93. تحلیل داده‌های بزرگ با MCMC
  • 94. مقدمه‌ای بر اخلاق در محاسبات علمی
  • 95. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در MCMC
  • 96. شفافیت در نتایج MCMC
  • 97. مسئولیت‌پذیری در استفاده از MCMC
  • 98. مقدمه‌ای بر آینده MCMC
  • 99. توسعه الگوریتم‌های جدید MCMC
  • 100. کاربرد MCMC در هوش مصنوعی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.