کتاب MCMC: کلید حل مدل‌های آماری دشوار

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 MCMC: کلید حل مدل‌های آماری دشوار

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

موضوع میانی: کاربرد MCMC در مدل‌های آماری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت‌کارلو در علوم
  • 2. مبانی نمونه‌گیری تصادفی
  • 3. شبیه‌سازی مونت‌کارلو برای تخمین انتگرال
  • 4. کاربرد مونت‌کارلو در مسائل احتمالی
  • 5. مفهوم زنجیره‌های مارکوف
  • 6. انتقال حالت در زنجیره‌های مارکوف
  • 7. صفات زنجیره‌های مارکوف پایدار
  • 8. انتخاب حالت اولیه در زنجیره‌های مارکوف
  • 9. معرفی الگوریتم‌های MCMC
  • 10. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 11. مراحل اجرای Metropolis-Hastings
  • 12. انتخاب تابع پیشنهاد در Metropolis-Hastings
  • 13. توزیع هدف در Metropolis-Hastings
  • 14. الگوریتم نمونه‌گیری گیبز
  • 15. مراحل اجرای نمونه‌گیری گیبز
  • 16. کاربرد نمونه‌گیری گیبز در مدل‌های شرطی
  • 17. مقایسه Metropolis-Hastings و گیبز
  • 18. تشخیص همگرایی در MCMC
  • 19. معیارهای بصری همگرایی
  • 20. معیارهای آماری همگرایی
  • 21. همگرایی زنجیره‌های مارکوف
  • 22. مشکل همگرایی زودهنگام
  • 23. روش‌های بهبود همگرایی
  • 24. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 25. از بین بردن اثر دوره گرمایش
  • 26. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 27. خطای استاندارد میانگین
  • 28. فاصله‌های اطمینان برای پارامترها
  • 29. کاهش واریانس در شبیه‌سازی مونت‌کارلو
  • 30. نمونه‌گیری اهمیت (Importance Sampling)
  • 31. نظریه نمونه‌گیری اهمیت
  • 32. توزیع پیشنهاد در نمونه‌گیری اهمیت
  • 33. کاربرد نمونه‌گیری اهمیت در تخمین
  • 34. توزیع‌های شرطی در مدل‌های آماری
  • 35. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs)
  • 36. کاربرد MCMC در GLMs
  • 37. مدل‌های سلسله مراتبی
  • 38. مدل‌های آماری بیزی
  • 39. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی
  • 40. قضیه بیز
  • 41. توزیع پیشین و پسین
  • 42. کاربرد MCMC در استنتاج بیزی
  • 43. مدل‌های رگرسیونی بیزی
  • 44. تفسیر نتایج مدل‌های بیزی
  • 45. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی
  • 46. مدل‌های ARIMA بیزی
  • 47. مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 48. شبکه‌های بیزی
  • 49. کاربرد MCMC در شبکه‌های بیزی
  • 50. مدل‌های فضای حالت (State-Space Models)
  • 51. کاربرد MCMC در مدل‌های فضای حالت
  • 52. مدل‌های پنهان مارکوف (HMMs)
  • 53. کاربرد MCMC در HMMs
  • 54. مدل‌های پراکندگی (Sparse Models)
  • 55. کاربرد MCMC در مدل‌های پراکندگی
  • 56. مدل‌های بقا (Survival Models)
  • 57. کاربرد MCMC در مدل‌های بقا
  • 58. مدل‌های آماری برای داده‌های فضایی
  • 59. کاربرد MCMC در داده‌های فضایی
  • 60. مدل‌های آماری برای داده‌های شبکه‌ای
  • 61. کاربرد MCMC در داده‌های شبکه‌ای
  • 62. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی
  • 63. بهینه‌سازی بیزی
  • 64. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 65. مدل‌های ترکیبی (Mixture Models)
  • 66. کاربرد MCMC در مدل‌های ترکیبی
  • 67. مدل‌های انتخاب گسسته
  • 68. کاربرد MCMC در مدل‌های انتخاب گسسته
  • 69. مدل‌های آماری برای علوم زیستی
  • 70. کاربرد MCMC در ژنتیک جمعیت
  • 71. مدل‌های آماری برای علوم اقتصادی
  • 72. کاربرد MCMC در مالیه محاسباتی
  • 73. مدل‌های آماری برای علوم اجتماعی
  • 74. کاربرد MCMC در نظرسنجی‌ها
  • 75. مدل‌های آماری برای علوم مهندسی
  • 76. کاربرد MCMC در مهندسی قابلیت اطمینان
  • 77. مدل‌های آماری برای علوم محیطی
  • 78. کاربرد MCMC در مدل‌سازی اقلیمی
  • 79. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 80. مدل‌سازی آماری با استفاده از MCMC
  • 81. انتخاب مدل با استفاده از MCMC
  • 82. اعتبارسنجی مدل با استفاده از MCMC
  • 83. نرم‌افزارهای پیاده‌سازی MCMC
  • 84. بسته‌های R برای MCMC
  • 85. بسته‌های Python برای MCMC
  • 86. پیاده‌سازی سفارشی الگوریتم‌های MCMC
  • 87. نکات عملی در استفاده از MCMC
  • 88. مشکلات رایج در MCMC و راه حل‌ها
  • 89. آینده MCMC و روش‌های نوظهور
  • 90. مقایسه MCMC با روش‌های تقریبی دیگر
  • 91. توسعه الگوریتم‌های MCMC کارآمدتر
  • 92. کاربرد MCMC در مسائل پیچیده آماری
  • 93. کاربرد MCMC در مدل‌سازی ریسک
  • 94. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های پزشکی
  • 95. کاربرد MCMC در تشخیص الگو
  • 96. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 97. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 98. کاربرد MCMC در علم داده
  • 99. کاربرد MCMC در هوش مصنوعی
  • 100. کاربرد MCMC در مدل‌سازی مالی

📚 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.