سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تشخیص سریع و دقیق همگرایی MCMC با ابزار Geweke

کتاب تشخیص سریع و دقیق همگرایی MCMC با ابزار 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 سریع و دقیق همگرایی MCMC با ابزار Geweke

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

موضوع میانی: Geweke Diagnostic

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 2. مبانی نظری احتمال و آمار مورد نیاز برای MCMC
  • 3. مفهوم زنجیره مارکوف و خواص آن
  • 4. فرآیندهای تصادفی و ایستا
  • 5. مفهوم توزیع پسین در آمار بیزی
  • 6. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 7. الگوریتم‌های نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
  • 8. مقدمه‌ای بر همگرایی در MCMC
  • 9. اهمیت همگرایی در تحلیل نتایج MCMC
  • 10. تعریف همگرایی آماری در MCMC
  • 11. انواع همگرایی در MCMC
  • 12. معیارهای بصری برای ارزیابی همگرایی
  • 13. نمودارهای سری زمانی (Trace Plots)
  • 14. نمودارهای تابع چگالی (Density Plots)
  • 15. نمودارهای جعبه‌ای (Box Plots)
  • 16. نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots)
  • 17. روش‌های کمی برای ارزیابی همگرایی
  • 18. آزمون گِوِکه (Geweke Diagnostic)
  • 19. مفهوم بخش اول و دوم آزمون گِوِکه
  • 20. تفسیر نتایج آزمون گِوِکه
  • 21. آزمون گِوِکه و مقایسه میانگین‌ها
  • 22. آزمون گِوِکه و مقایسه واریانس‌ها
  • 23. اهمیت انتخاب بازه‌های زمانی در آزمون گِوِکه
  • 24. نکات کاربردی در استفاده از آزمون گِوِکه
  • 25. محدودیت‌های آزمون گِوِکه
  • 26. دیگر معیارهای همگرایی در MCMC
  • 27. آزمون گِوِکه در مقایسه با سایر آزمون‌ها
  • 28. آزمون گِوِکه و آزمون راس-ویلیامز (Raftery-Lewis)
  • 29. آزمون گِوِکه و آزمون کولموگروف-اسمیرنوف (Kolmogorov-Smirnov)
  • 30. آزمون گِوِکه و آزمون کرامر-فون میزس (Cramér-von Mises)
  • 31. اهمیت تعداد تکرارها در MCMC
  • 32. تأثیر طول زنجیره بر همگرایی
  • 33. انتخاب تعداد تکرار مناسب
  • 34. بررسی همگرایی پس از تعداد تکرار کافی
  • 35. استفاده از شبیه‌سازی‌های اولیه (Burn-in)
  • 36. تنظیم پارامترهای الگوریتم MCMC
  • 37. تنظیم گام در الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 38. تنظیم پارامترهای پیش‌بینی در الگوریتم Gibbs Sampling
  • 39. تأثیر انتخاب اولیه پارامترها بر همگرایی
  • 40. بهینه‌سازی پارامترها برای همگرایی سریع‌تر
  • 41. روش‌های تشخیص همگرایی ضعیف
  • 42. شناسایی زنجیره‌های واگرا
  • 43. تشخیص زنجیره‌هایی که به توزیع هدف همگرا نمی‌شوند
  • 44. چالش‌های همگرایی در مدل‌های پیچیده
  • 45. مدل‌های با ابعاد بالا
  • 46. مدل‌های با ساختار وابستگی قوی
  • 47. مدل‌های با توزیع‌های پسین چندوجهی
  • 48. کاربرد MCMC در مدل‌های آماری خطی
  • 49. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 50. کاربرد MCMC در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 51. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی
  • 52. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های پرتکرار
  • 53. کاربرد MCMC در مدل‌های بقا
  • 54. کاربرد MCMC در اقتصادسنجی
  • 55. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 56. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 57. کاربرد MCMC در زیست‌شناسی آماری
  • 58. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 59. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 60. استفاده از نرم‌افزارهای آماری برای MCMC
  • 61. بسته‌های R برای MCMC
  • 62. بسته‌های Python برای MCMC
  • 63. بسته‌های Stan و PyMC3
  • 64. بسته‌های JAGS و BUGS
  • 65. نکات پیشرفته در ارزیابی همگرایی
  • 66. استفاده از چندین زنجیره مستقل
  • 67. بررسی همبستگی بین متغیرها
  • 68. نکات عملی برای پیاده‌سازی MCMC
  • 69. انتخاب الگوریتم مناسب
  • 70. تنظیم پارامترها و بررسی همگرایی
  • 71. تفسیر نتایج و گزارش‌دهی
  • 72. مطالعات موردی در ارزیابی همگرایی MCMC
  • 73. مثال کاربردی در مدل‌سازی آماری
  • 74. مثال کاربردی در اقتصادسنجی
  • 75. مثال کاربردی در یادگیری ماشین
  • 76. مثال کاربردی در زیست‌شناسی
  • 77. تفسیر نتایج همگرایی در مطالعات موردی
  • 78. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث همگرایی MCMC
  • 79. مروری بر اهمیت تشخیص زودهنگام عدم همگرایی
  • 80. راهکارهای عملی برای بهبود همگرایی
  • 81. آینده پژوهش در زمینه همگرایی MCMC

📚 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.