سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد بسته‌های نرم‌افزاری MCMC در مسائل علمی واقعی

کتاب کاربرد بسته‌های نرم‌افزاری MCMC در مسائل علمی واقعی

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 کاربرد بسته‌های نرم‌افزاری MCMC در مسائل علمی واقعی

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

موضوع میانی: بسته‌های نرم‌افزاری برای MCMC

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های زنجیره مارکوف مونت کارلو
  • 2. اصول نظری زنجیره‌های مارکوف
  • 3. فرآیندهای مارکوف زمان-گسسته
  • 4. فرآیندهای مارکوف زمان-پیوسته
  • 5. آغاز و پایان در زنجیره‌های مارکوف
  • 6. مفهوم حالت پایدار
  • 7. کاربرد حالت پایدار در مدل‌سازی
  • 8. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو
  • 9. شبیه‌سازی مونت کارلو برای انتگرال‌گیری
  • 10. مفاهیم پیشرفته در شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 11. نیاز به روش‌های MCMC
  • 12. تفاوت MCMC با شبیه‌سازی مونت کارلو ساده
  • 13. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 14. مراحل الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 15. انتخاب تابع proposal در Metropolis-Hastings
  • 16. انطباق‌پذیری در Metropolis-Hastings
  • 17. پیاده‌سازی Metropolis-Hastings
  • 18. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 19. مراحل الگوریتم Gibbs Sampling
  • 20. مفروضات Gibbs Sampling
  • 21. مزایا و معایب Gibbs Sampling
  • 22. پیاده‌سازی Gibbs Sampling
  • 23. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 24. معیارهای همگرایی در MCMC
  • 25. تشخیص همگرایی
  • 26. نمودارهای سری زمانی (Trace Plots)
  • 27. تحلیل اتوکورلاسیون
  • 28. شاخص‌های همگرایی (Gelman-Rubin, R-hat)
  • 29. روش‌های موازی‌سازی MCMC
  • 30. شبیه‌سازی از توزیع‌های پسین پیچیده
  • 31. مدل‌های بیزی
  • 32. کاربرد MCMC در مدل‌های بیزی
  • 33. انتخاب مدل در رویکرد بیزی
  • 34. تعیین پیشین‌ها (Priors)
  • 35. تفسیر نتایج مدل‌های بیزی
  • 36. کاربرد MCMC در آمار زیستی
  • 37. طراحی کارآزمایی‌های بالینی با MCMC
  • 38. تحلیل داده‌های ژنتیکی با MCMC
  • 39. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک با MCMC
  • 40. کاربرد MCMC در علوم اقتصادی
  • 41. مدل‌سازی سری‌های زمانی اقتصادی
  • 42. تحلیل ریسک مالی با MCMC
  • 43. مدل‌سازی اقتصادسنجی بیزی
  • 44. کاربرد MCMC در فیزیک
  • 45. مدل‌سازی سیستم‌های فیزیکی پیچیده
  • 46. شبیه‌سازی در فیزیک ذرات
  • 47. مدل‌سازی پدیده‌های تصادفی
  • 48. کاربرد MCMC در علوم کامپیوتر
  • 49. یادگیری ماشین بیزی
  • 50. مدل‌های گرافیکی احتمالی
  • 51. پردازش زبان طبیعی با MCMC
  • 52. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 53. بهینه‌سازی مسائل مهندسی
  • 54. تحلیل قابلیت اطمینان
  • 55. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده مهندسی
  • 56. کاربرد MCMC در علوم زمین
  • 57. مدل‌سازی مخازن نفتی
  • 58. تحلیل داده‌های لرزه‌نگاری
  • 59. مدل‌سازی اقلیمی
  • 60. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 61. تحلیل داده‌های پیمایشی
  • 62. مدل‌سازی رفتار اجتماعی
  • 63. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 64. کاربرد MCMC در مسائل علمی واقعی
  • 65. مثال‌های کاربردی متنوع
  • 66. انتخاب بسته نرم‌افزاری مناسب
  • 67. مقدمه‌ای بر بسته‌های نرم‌افزاری MCMC
  • 68. بسته `rjags` برای R
  • 69. بسته `nimble` برای R
  • 70. بسته `stan` (با رابط R)
  • 71. بسته `pymc` برای Python
  • 72. بسته `emcee` برای Python
  • 73. مقدمه‌ای بر کار با `rjags`
  • 74. نوشتن مدل در زبان JAGS
  • 75. اجرای شبیه‌سازی با `rjags`
  • 76. تحلیل خروجی `rjags`
  • 77. مقدمه‌ای بر کار با `nimble`
  • 78. نوشتن مدل در زبان `nimble`
  • 79. اجرای شبیه‌سازی با `nimble`
  • 80. تحلیل خروجی `nimble`
  • 81. مقدمه‌ای بر کار با `stan`
  • 82. نوشتن مدل در زبان Stan
  • 83. اجرای شبیه‌سازی با `stan` (با R)
  • 84. تحلیل خروجی `stan`
  • 85. مقدمه‌ای بر کار با `pymc`
  • 86. نوشتن مدل در `pymc`
  • 87. اجرای شبیه‌سازی با `pymc`
  • 88. تحلیل خروجی `pymc`
  • 89. مقدمه‌ای بر کار با `emcee`
  • 90. نوشتن مدل در `emcee`
  • 91. اجرای شبیه‌سازی با `emcee`
  • 92. تحلیل خروجی `emcee`
  • 93. بهینه‌سازی کد MCMC
  • 94. کاهش زمان محاسبات
  • 95. بهبود کیفیت نمونه‌ها
  • 96. مدیریت حافظه در MCMC
  • 97. بررسی حساسیت مدل به پارامترها
  • 98. اعتبارسنجی مدل MCMC
  • 99. مقایسه نتایج MCMC با روش‌های تحلیلی
  • 100. محدودیت‌های روش‌های 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.