سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مدیریت سوگیری در نمونه‌گیری MCMC با Stan

کتاب مدیریت سوگیری در نمونه‌گیری 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 مدیریت سوگیری در نمونه‌گیری MCMC با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی مارکوف چین مونت کارلو
  • 2. مبانی احتمال و آمار در علوم داده
  • 3. مفاهیم کلیدی مدل‌سازی آماری
  • 4. معرفی زبان برنامه‌نویسی R و Stan
  • 5. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 6. مبانی زبان Stan و سینتکس آن
  • 7. مدل‌های خطی عمومی در Stan
  • 8. مدل‌های رگرسیون خطی با Stan
  • 9. مدل‌های رگرسیون لجستیک با Stan
  • 10. مدل‌های رگرسیون پواسون با Stan
  • 11. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله مراتبی
  • 12. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی در Stan
  • 13. مدل‌های سلسله مراتبی خطی
  • 14. مدل‌های سلسله مراتبی لجستیک
  • 15. مدل‌های سلسله مراتبی پواسون
  • 16. مقدمه‌ای بر سوگیری در نمونه‌گیری
  • 17. انواع سوگیری در نمونه‌گیری آماری
  • 18. سوگیری نمونه‌گیری در مدل‌های آماری
  • 19. تأثیر سوگیری بر نتایج مدل‌سازی
  • 20. روش‌های شناسایی سوگیری در داده‌ها
  • 21. روش‌های کاهش سوگیری در جمع‌آوری داده
  • 22. سوگیری در نمونه‌گیری MCMC
  • 23. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MCMC
  • 24. Metropolis-Hastings
  • 25. Gibbs Sampling
  • 26. Hamiltoninan Monte Carlo (HMC)
  • 27. No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 28. مفاهیم همگرایی در MCMC
  • 29. معیارهای ارزیابی همگرایی MCMC
  • 30. Trace Plots
  • 31. Autocorrelation Plots
  • 32. Gelman-Rubin Statistic
  • 33. Effective Sample Size (ESS)
  • 34. کاهش همبستگی بین متغیرها در MCMC
  • 35. استفاده از Stan برای اجرای NUTS
  • 36. تنظیم پارامترهای NUTS در Stan
  • 37. چالش‌های پیاده‌سازی MCMC
  • 38. انتخاب مدل مناسب برای MCMC
  • 39. اعتبارسنجی مدل‌های MCMC
  • 40. اعتبارسنجی پیش‌بینی مدل‌های MCMC
  • 41. تفسیر نتایج MCMC
  • 42. ارائه نتایج MCMC به صورت بصری
  • 43. مقدمه‌ای بر مدل‌های آماری بیزی
  • 44. تفاوت رویکرد فراوانی‌گرا و بیزی
  • 45. مبانی استنتاج بیزی
  • 46. قضیه بیز
  • 47. توزیع پیشین و پسین
  • 48. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 49. پیاده‌سازی مدل‌های بیزی در Stan
  • 50. مدل‌های رگرسیون بیزی خطی
  • 51. مدل‌های رگرسیون بیزی لجستیک
  • 52. مدل‌های رگرسیون بیزی پواسون
  • 53. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 54. استفاده از Stan برای مدل‌های بیزی
  • 55. سوگیری در مدل‌های بیزی
  • 56. کاهش سوگیری در مدل‌های بیزی
  • 57. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطای متغیر
  • 58. مدل‌سازی خطای متغیر در Stan
  • 59. کاربرد مدل‌های خطای متغیر در علوم اجتماعی
  • 60. کاربرد مدل‌های خطای متغیر در علوم پزشکی
  • 61. کاربرد مدل‌های خطای متغیر در اقتصاد
  • 62. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی
  • 63. مدل‌سازی سری زمانی با Stan
  • 64. مدل‌های ARIMA در Stan
  • 65. مدل‌های حالت-فضای بیزی در Stan
  • 66. کاربرد مدل‌های سری زمانی در پیش‌بینی
  • 67. مقدمه‌ای بر تحلیل بقا
  • 68. مدل‌های بقا در Stan
  • 69. مدل کاکس بیزی در Stan
  • 70. کاربرد تحلیل بقا در علوم پزشکی
  • 71. کاربرد تحلیل بقا در مهندسی
  • 72. مقدمه‌ای بر مدل‌های انتخاب گسسته
  • 73. مدل‌های انتخاب گسسته در Stan
  • 74. مدل لاجیت چندگانه بیزی در Stan
  • 75. مدل پروبیت چندگانه بیزی در Stan
  • 76. کاربرد مدل‌های انتخاب گسسته در اقتصاد
  • 77. کاربرد مدل‌های انتخاب گسسته در بازاریابی
  • 78. مقدمه‌ای بر مدل‌های شبکه‌ای
  • 79. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی با Stan
  • 80. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری پیشرفته
  • 81. مدل‌های چند سطحی در Stan
  • 82. مدل‌های مختلط در Stan
  • 83. کالیبراسیون مدل‌های آماری
  • 84. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 85. مدل‌سازی عدم قطعیت در نتایج
  • 86. مقدمه‌ای بر کاربردهای عملی Stan
  • 87. مطالعات موردی در علوم داده
  • 88. مطالعات موردی در تحقیقات علمی
  • 89. مقدمه‌ای بر چالش‌های پیشرفته در MCMC
  • 90. بهبود کارایی الگوریتم‌های MCMC
  • 91. تکنیک‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 92. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده
  • 93. مسئولیت‌پذیری در مدل‌سازی آماری
  • 94. حریم خصوصی داده‌ها در تحلیل آماری
  • 95. کاربرد Stan در پروژه‌های تحقیقاتی واقعی

📚 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.