سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تکنیک‌های ارزیابی همگرایی MCMC در Stan

کتاب تکنیک‌های ارزیابی همگرایی MCMC در 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 تکنیک‌های ارزیابی همگرایی MCMC در Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی شبیه‌سازی مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
  • 2. مفاهیم اساسی احتمال و آمار برای MCMC
  • 3. آشنایی با نرم‌افزار Stan
  • 4. نصب و پیکربندی Stan
  • 5. ساختار مدل در Stan: متغیرهای پیشین و پسین
  • 6. تعریف توابع احتمال در Stan
  • 7. نوشتن مدل‌های آماری ساده در Stan
  • 8. کار با داده‌ها در Stan
  • 9. توابع کمکی در Stan برای تعریف مدل
  • 10. مفهوم توزیع پسین و اهمیت آن
  • 11. روش‌های نمونه‌برداری در MCMC: Metropolis-Hastings
  • 12. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 13. پیاده‌سازی Metropolis-Hastings در Stan
  • 14. پیاده‌سازی Gibbs Sampling در Stan
  • 15. تشخیص همگرایی زنجیره‌ها در MCMC
  • 16. معیارهای بصری همگرایی (Trace Plots, Autocorrelation Plots)
  • 17. معیارهای کمی همگرایی (Gelman-Rubin Statistic)
  • 18. تشخیص عدم همگرایی و راه‌های رفع آن
  • 19. تفسیر نتایج MCMC
  • 20. محاسبه آماره‌های توزیع پسین
  • 21. استفاده از Posterior Predictive Checks
  • 22. اعتبارسنجی مدل با داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 23. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM) در Stan
  • 24. مدل‌های رگرسیون خطی در Stan
  • 25. مدل‌های رگرسیون لجستیک در Stan
  • 26. مدل‌های رگرسیون پواسون در Stan
  • 27. مدل‌های سلسله مراتبی در Stan
  • 28. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی چندسطحی
  • 29. مدل‌های خطای متغیر در Stan
  • 30. مدل‌های فضایی و زمانی در Stan
  • 31. مدل‌های سری زمانی در Stan
  • 32. مدل‌های ناپارامتری در Stan
  • 33. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی بیزی
  • 34. تنظیم پارامترهای مدل در Stan
  • 35. استفاده از Stan برای مدل‌های شرطی خودکار (HMM)
  • 36. مدل‌های بیزی برای داده‌های آماری پیچیده
  • 37. مدل‌های بیزی برای داده‌های پرتکرار (Repeated Measures)
  • 38. مدل‌های بیزی برای داده‌های بقا (Survival Analysis)
  • 39. مدل‌های بیزی برای تحلیل عاملی (Factor Analysis)
  • 40. مدل‌های بیزی برای تحلیل خوشه‌ای (Cluster Analysis)
  • 41. مدل‌های بیزی برای یادگیری ماشین
  • 42. شبکه‌های عصبی بیزی در Stan
  • 43. ماشین‌های بردار پشتیبان بیزی در Stan
  • 44. مدل‌های گرافیکی بیزی در Stan
  • 45. کاربرد MCMC در علوم مالی
  • 46. مدل‌سازی ریسک با MCMC
  • 47. پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی با MCMC
  • 48. کاربرد MCMC در علوم پزشکی و زیست‌شناسی
  • 49. مدل‌سازی بالینی با MCMC
  • 50. تحلیل داده‌های ژنتیکی با MCMC
  • 51. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 52. مدل‌سازی رفتاری با MCMC
  • 53. تحلیل داده‌های پیمایشی با MCMC
  • 54. بهبود کارایی نمونه‌برداری در Stan
  • 55. استفاده از پیش‌بینی‌کننده‌های قوی (Priors)
  • 56. تنظیمات پیشرفته نمونه‌بردار در Stan
  • 57. بهینه‌سازی کد Stan
  • 58. دیباگ کردن مدل‌های Stan
  • 59. تجسم نتایج MCMC با کتابخانه‌های آماری
  • 60. استفاده از R برای کار با Stan
  • 61. استفاده از Python برای کار با Stan
  • 62. استفاده از Julia برای کار با Stan
  • 63. مقایسه MCMC با روش‌های دیگر تخمین پارامتر
  • 64. محدودیت‌های MCMC و Stan
  • 65. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های بیزی
  • 66. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
  • 67. کاربرد MCMC در مطالعات مقایسه‌ای
  • 68. تکنیک‌های نمونه‌برداری پیشرفته (Hamiltonian Monte Carlo)
  • 69. پیاده‌سازی HMC در Stan
  • 70. کاربرد MCMC در تحلیل حساسیت
  • 71. مدل‌سازی اقتصادی با رویکرد بیزی
  • 72. مدل‌های اقتصادسنجی بیزی
  • 73. تحلیل سری‌های زمانی اقتصادی با Stan
  • 74. مدل‌های بیزی برای داده‌های پنل
  • 75. مدل‌های بیزی برای مسائل انتخاب گسسته
  • 76. مدل‌های بیزی برای مطالعات تاثیر
  • 77. مدل‌های بیزی برای تحلیل داده‌های مکانی
  • 78. مدل‌سازی محیط زیست با MCMC
  • 79. مدل‌سازی آب و هوا با Stan
  • 80. مدل‌سازی منابع طبیعی با MCMC
  • 81. مدل‌سازی سلامت عمومی با MCMC
  • 82. مدل‌سازی اپیدمیولوژیکی با Stan
  • 83. مدل‌سازی اجتماعی با استفاده از MCMC
  • 84. مدل‌سازی آموزشی با رویکرد بیزی
  • 85. مدل‌سازی روانشناختی با MCMC
  • 86. مدل‌سازی ارتباطات با Stan
  • 87. مدل‌سازی اطلاعات با MCMC
  • 88. مدل‌سازی دانش با رویکرد بیزی
  • 89. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده با MCMC
  • 90. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی با Stan
  • 91. مدل‌سازی داده‌های بزرگ با MCMC
  • 92. اصول طراحی آزمایش در MCMC
  • 93. ارزیابی کیفیت نمونه‌گیری در MCMC
  • 94. استفاده از Stan برای مدل‌های رگرسیون کوانتایل بیزی
  • 95. مدل‌های بیزی برای داده‌های شمارشی با پراکندگی زیاد
  • 96. مدل‌های بیزی برای داده‌های کیفی با ساختار پیچیده
  • 97. مدل‌های بیزی برای تحلیل بقای چندمتغیره
  • 98. مدل‌های بیزی برای تحلیل داده‌های زمانی-مکانی
  • 99. کاربرد MCMC در پیش‌بینی و تصمیم‌گیری
  • 100. تکنیک‌های پیشرفته مدل‌سازی 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.