سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan

کتاب ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan

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 ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف
  • 2. مبانی احتمال و آمار برای MCMC
  • 3. مفاهیم کلیدی در زنجیره مارکوف
  • 4. ساختار فضای حالت
  • 5. انتقال حالت در زنجیره‌های مارکوف
  • 6. توزیع پایدار و همگرایی
  • 7. مقدمه‌ای بر نمونه‌برداری
  • 8. مفاهیم نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
  • 9. چالش‌های نمونه‌گیری
  • 10. نیاز به روش‌های پیشرفته
  • 11. روش‌های مونت کارلو
  • 12. مبانی روش‌های مونت کارلو
  • 13. کاربرد مونت کارلو در آمار
  • 14. مقدمه‌ای بر MCMC
  • 15. تاریخچه و توسعه MCMC
  • 16. چرا MCMC؟
  • 17. مزایای MCMC
  • 18. معایب MCMC
  • 19. کاربردهای MCMC در علوم مختلف
  • 20. اصول اولیه MCMC
  • 21. تعریف زنجیره مارکوف برای MCMC
  • 22. شرط اتصال ناپذیری
  • 23. شرط بازگشت پذیری
  • 24. شرط جزئی بودن
  • 25. شرط ایستا بودن
  • 26. تعریف توزیع هدف
  • 27. چالش‌های نمونه‌گیری از توزیع هدف
  • 28. معرفی الگوریتم‌های MCMC
  • 29. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 30. مراحل الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 31. تابع پیشنهاد (Proposal Function)
  • 32. نسبت پذیرش (Acceptance Ratio)
  • 33. نکات مهم در انتخاب تابع پیشنهاد
  • 34. الگوریتم نمونه‌گیری گیبز (Gibbs Sampling)
  • 35. مراحل الگوریتم گیبز
  • 36. نمونه‌گیری از توزیع‌های شرطی
  • 37. کاربرد گیبز در مدل‌های پیچیده
  • 38. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 39. الگوریتم‌های MCMC پیشرفته
  • 40. نمونه‌گیری با استفاده از مدل‌های گرافیکی
  • 41. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM) و MCMC
  • 42. مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models) و MCMC
  • 43. روش‌های MCMC برای مدل‌های بیزی
  • 44. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی
  • 45. توزیع پیشین (Prior Distribution)
  • 46. توزیع پسین (Posterior Distribution)
  • 47. چالش‌های محاسبه توزیع پسین
  • 48. نقش MCMC در استنتاج بیزی
  • 49. معرفی نرم‌افزار Stan
  • 50. مبانی زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 51. سینتکس پایه Stan
  • 52. تعریف مدل در Stan
  • 53. بخش داده‌ها (Data)
  • 54. بخش پارامترها (Parameters)
  • 55. بخش مدل (Model)
  • 56. بخش تولید نمونه (Generated Quantities)
  • 57. نوشتن اولین مدل ساده در Stan
  • 58. مدل رگرسیون خطی در Stan
  • 59. مدل رگرسیون لجستیک در Stan
  • 60. مدل‌های سری زمانی در Stan
  • 61. مدل‌های سلسله مراتبی در Stan
  • 62. اجرای مدل‌ها با Stan
  • 63. تنظیمات الگوریتم MCMC در Stan
  • 64. تعداد زنجیره‌ها (Chains)
  • 65. تعداد تکرارها (Iterations)
  • 66. تعداد گام‌های گرم کردن (Warm-up)
  • 67. تنظیمات پیشرفته MCMC در Stan
  • 68. تشخیص همگرایی در MCMC
  • 69. معیارهای بصری همگرایی
  • 70. نمودارهای Trace Plot
  • 71. نمودارهای Autocorrelation Plot
  • 72. معیارهای عددی همگرایی
  • 73. R-hat statistic (Gelman-Rubin)
  • 74. Effective Sample Size (ESS)
  • 75. تشخیص عدم همگرایی
  • 76. راهکارهای بهبود همگرایی
  • 77. تغییر تابع پیشنهاد
  • 78. تغییر پارامترهای الگوریتم
  • 79. استفاده از مدل‌های بهتر
  • 80. ارزیابی نتایج MCMC
  • 81. محاسبه آماره‌های توصیفی
  • 82. محاسبه فواصل اطمینان بیزی (Credible Intervals)
  • 83. مقایسه مدل‌ها
  • 84. تشخیص بیش‌برازش (Overfitting)
  • 85. کاربرد MCMC با Stan در علوم مختلف
  • 86. کاربرد در علوم اقتصاد و مالی
  • 87. مدل‌سازی ریسک
  • 88. تحلیل سری‌های زمانی اقتصادی
  • 89. کاربرد در علوم زیستی و پزشکی
  • 90. مدل‌سازی داده‌های ژنتیکی
  • 91. تحلیل کارآزمایی‌های بالینی
  • 92. کاربرد در علوم اجتماعی
  • 93. مدل‌سازی رفتاری
  • 94. تحلیل داده‌های پیمایشی
  • 95. کاربرد در مهندسی
  • 96. مدل‌سازی اطمینان‌پذیری
  • 97. تحلیل داده‌های حسگرها
  • 98. کاربرد در یادگیری ماشین
  • 99. مدل‌های بیزی برای یادگیری ماشین
  • 100. انواع متداول مدل‌ها در Stan

📚 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.