, ,

کتاب مبانی و روش‌های MCMC برای استنتاج در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 مبانی و روش‌های MCMC برای استنتاج در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته

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

موضوع میانی: استنتاج مبتنی بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 2. انواع توابع پیوند در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 3. توزیع‌های آماری مناسب برای مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 4. برآورد پارامترها در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 5. روش‌های حداکثر درستنمایی در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 6. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 7. مفاهیم پایه در نظریه مارکوف
  • 8. زنجیره‌های مارکوف و خواص آن‌ها
  • 9. فرآیندهای مارکوف و کاربردهایشان
  • 10. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 11. نیاز به روش‌های MCMC در مدل‌های پیچیده
  • 12. انتخاب گام نمونه‌گیری در MCMC
  • 13. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 14. کاربرد الگوریتم Metropolis-Hastings در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 15. الگوریتم نمونه‌گیری از طریق گیبس (Gibbs Sampling)
  • 16. کاربرد الگوریتم گیبس در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 17. نکات عملی در پیاده‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 18. تشخیص همگرایی در زنجیره‌های مارکوف
  • 19. معیارهای ارزیابی همگرایی MCMC
  • 20. روش‌های بصری برای تشخیص همگرایی
  • 21. روش‌های کمی برای تشخیص همگرایی
  • 22. اهمیت همگرایی برای استنتاج درست
  • 23. برآورد فواصل اطمینان با استفاده از MCMC
  • 24. استنتاج بیزی در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 25. تعریف پیشین‌ها (Priors) در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 26. انتخاب پیشین‌های مناسب و سازگار با چارچوب رسمی
  • 27. قضیه بیز و استنتاج پسین (Posterior)
  • 28. محاسبه توزیع پسین با استفاده از MCMC
  • 29. کاربرد MCMC در مدل‌های رگرسیون خطی تعمیم‌یافته
  • 30. مدل‌های رگرسیون لجستیک با استفاده از MCMC
  • 31. مدل‌های رگرسیون پواسون با استفاده از MCMC
  • 32. مدل‌های رگرسیون گاما با استفاده از MCMC
  • 33. مدل‌های رگرسیون بتا با استفاده از MCMC
  • 34. بررسی حساسیت نتایج به انتخاب پیشین‌ها
  • 35. مدل‌های سلسله مراتبی با استفاده از MCMC
  • 36. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی در چارچوب رسمی
  • 37. تفسیر نتایج مدل‌های سلسله مراتبی
  • 38. کاربرد MCMC در مدل‌های پیش‌بینی
  • 39. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر MCMC
  • 40. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی
  • 41. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته برای داده‌های سری زمانی
  • 42. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی
  • 43. مدل‌های فضایی با استفاده از MCMC
  • 44. مقدمه‌ای بر مدل‌های فضایی
  • 45. کاربرد MCMC در مدل‌های فضایی
  • 46. مدل‌های بقا با استفاده از MCMC
  • 47. مقدمه‌ای بر مدل‌های بقا
  • 48. کاربرد MCMC در مدل‌های بقا
  • 49. مدل‌های رگرسیون کوانتایل با استفاده از MCMC
  • 50. مقدمه‌ای بر رگرسیون کوانتایل
  • 51. کاربرد MCMC در رگرسیون کوانتایل
  • 52. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته چندمتغیره
  • 53. کاربرد MCMC در مدل‌های چندمتغیره
  • 54. مقایسه MCMC با روش‌های تحلیلی
  • 55. مزایای MCMC نسبت به روش‌های دیگر
  • 56. محدودیت‌های روش‌های MCMC
  • 57. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 58. تکنیک‌های پیشرفته در MCMC
  • 59. نمونه‌گیری با اهمیت (Importance Sampling)
  • 60. نمونه‌گیری با اهمیت بازنمونه‌گیری (Resampling)
  • 61. روش‌های MCMC پیشرفته برای توزیع‌های پیچیده
  • 62. بررسی کیفیت نمونه‌ها در MCMC
  • 63. اندازه‌گیری کارایی زنجیره مارکوف
  • 64. روش‌های کاهش همبستگی در نمونه‌ها
  • 65. اهمیت حجم نمونه در استنتاج
  • 66. بررسی اثرات دوره‌های اولیه (Burn-in)
  • 67. تنظیم پارامترهای الگوریتم MCMC
  • 68. انتخاب گام بهینه در Metropolis-Hastings
  • 69. استفاده از نرم‌افزارهای آماری برای MCMC
  • 70. نرم‌افزارهای محبوب برای پیاده‌سازی MCMC
  • 71. نکات فنی در استفاده از بسته‌های MCMC
  • 72. استفاده از R برای MCMC
  • 73. استفاده از Python برای MCMC
  • 74. استفاده از Stan برای MCMC
  • 75. استفاده از JAGS برای MCMC
  • 76. کاربردهای MCMC در پژوهش‌های علمی
  • 77. MCMC در علوم زیستی
  • 78. MCMC در علوم اجتماعی
  • 79. MCMC در مهندسی
  • 80. MCMC در اقتصاد
  • 81. MCMC در علوم محیطی
  • 82. MCMC در علوم کامپیوتر (محدود به مباحث مجاز)
  • 83. بررسی موردی: مدل‌سازی داده‌های سلامت با MCMC
  • 84. بررسی موردی: تحلیل داده‌های اجتماعی با MCMC
  • 85. بررسی موردی: مدل‌سازی ریسک با MCMC
  • 86. مبانی مدل‌سازی آماری در چارچوب قوانین ایران
  • 87. اصول استنتاج آماری در ایران
  • 88. چالش‌های پیاده‌سازی روش‌های پیشرفته در ایران
  • 89. تفسیر نتایج آماری با رویکرد بومی
  • 90. اصول اخلاقی در تحلیل داده‌ها
  • 91. ملاحظات فقهی در مدل‌سازی آماری
  • 92. اختیاری: پیش‌بینی در مدل‌های سری زمانی با رویکرد رسمی
  • 93. اختیاری: مدل‌سازی داده‌های فضایی در ایران
  • 94. اختیاری: کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های اقتصادی با چارچوب اسلامی
  • 95. اختیاری: مدل‌سازی داده‌های سلامت با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مبانی و روش‌های MCMC برای استنتاج در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا