سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب توزیع پسین: ستون فقرات، محور اصلی و نقطه کانونی استنتاج بیزی با MCMC

کتاب توزیع پسین: ستون فقرات، محور اصلی و نقطه کانونی استنتاج بیزی با MCMC

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 توزیع پسین: ستون فقرات، محور اصلی و نقطه کانونی استنتاج بیزی با MCMC

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

موضوع میانی: توزیع پسین (Posterior Distribution)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی
  • 2. مفاهیم کلیدی احتمالات و آمار
  • 3. نظریه احتمال و توزیع‌ها
  • 4. آماره‌های توصیفی و استنباطی
  • 5. مبانی توزیع پسین
  • 6. رابطه توزیع پیشین، درستنمایی و پسین
  • 7. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 8. مفهوم پارامترهای مدل
  • 9. توزیع پیشین برای پارامترها
  • 10. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 11. توزیع درستنمایی
  • 12. انتخاب توزیع درستنمایی مناسب
  • 13. قاعده بیز در عمل
  • 14. مثال‌های ساده محاسبه توزیع پسین
  • 15. مفاهیم توزیع پسین در مدل‌های پیچیده‌تر
  • 16. چالش‌های محاسبه توزیع پسین
  • 17. نیاز به روش‌های عددی
  • 18. معرفی روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 19. مبانی زنجیره مارکوف
  • 20. فرآیندهای مارکوف و خواص آن‌ها
  • 21. جابجایی حالت در زنجیره مارکوف
  • 22. وضعیت پایدار زنجیره مارکوف
  • 23. ارتباط با توزیع پسین
  • 24. هدف MCMC: نمونه‌برداری از توزیع پسین
  • 25. الگوریتم‌های MCMC
  • 26. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 27. مراحل الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 28. انتخاب تابع پیشنهاد در متروپلیس-هستینگز
  • 29. الگوریتم نمونه‌بردار گیبس
  • 30. مراحل الگوریتم نمونه‌بردار گیبس
  • 31. کاربرد نمونه‌بردار گیبس در مدل‌های خاص
  • 32. مقایسه متروپلیس-هستینگز و نمونه‌بردار گیبس
  • 33. همگرایی در MCMC
  • 34. معیارهای تشخیص همگرایی
  • 35. نمودارهای سری زمانی (Trace Plots)
  • 36. آماره‌های گلدفوت-ملیک (Gelman-Rubin Statistic)
  • 37. تشخیص واگرایی و عدم همگرایی
  • 38. مدیریت همگرایی در عمل
  • 39. دوره‌گذار (Burn-in)
  • 40. نمونه‌برداری پس از همگرایی
  • 41. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 42. خودهمبستگی در نمونه‌ها
  • 43. کاهش خودهمبستگی
  • 44. استفاده از نمونه‌های مستقل
  • 45. استنتاج از توزیع پسین
  • 46. محاسبه میانگین و واریانس پسین
  • 47. محاسبه فواصل اطمینان بیزی (Credible Intervals)
  • 48. تفسیر فواصل اطمینان بیزی
  • 49. مقایسه با فواصل اطمینان کلاسیک
  • 50. تصمیم‌گیری بر اساس توزیع پسین
  • 51. تابع زیان و ریسک در رویکرد بیزی
  • 52. بهینه‌سازی تصمیم بر اساس پسین
  • 53. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 54. مدل‌های رگرسیون خطی بیزی
  • 55. مدل‌های رگرسیون لجستیک بیزی
  • 56. مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 57. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 58. پیاده‌سازی MCMC با نرم‌افزارهای آماری
  • 59. نرم‌افزار R و بسته‌های مرتبط
  • 60. نرم‌افزار Python و کتابخانه‌هایی مانند PyMC3/Stan
  • 61. نرم‌افزار JAGS و BUGS
  • 62. نکات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 63. مدیریت حافظه و محاسبات
  • 64. بهینه‌سازی کد برای سرعت
  • 65. اشکال‌زدایی الگوریتم‌های MCMC
  • 66. اعتبارسنجی نتایج MCMC
  • 67. مقایسه نتایج MCMC با روش‌های تحلیلی (در صورت امکان)
  • 68. بررسی حساسیت به توزیع پیشین
  • 69. ارزیابی عملکرد مدل با داده‌های جدید
  • 70. ملاحظات اخلاقی و شرعی در تحلیل داده‌ها
  • 71. رعایت چارچوب‌های قانونی کشور در تحلیل و گزارش‌دهی
  • 72. استفاده از داده‌ها مطابق با موازین شرعی و قانونی
  • 73. حفظ حریم خصوصی در جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها
  • 74. تفسیر نتایج در چارچوب ارزش‌های اسلامی و ایرانی
  • 75. کاربرد MCMC در علوم مختلف
  • 76. کاربرد در اقتصاد و مالی اسلامی
  • 77. کاربرد در علوم پزشکی و سلامت
  • 78. کاربرد در علوم اجتماعی و رفتاری
  • 79. کاربرد در مهندسی و علوم پایه
  • 80. پیشرفت‌های اخیر در MCMC
  • 81. روش‌های MCMC با گرادیان
  • 82. روش‌های MCMC موازی
  • 83. روش‌های MCMC برای مدل‌های پیچیده
  • 84. آینده MCMC در استنتاج بیزی

📚 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.