, ,

کتاب آموزش MCMC در چارچوب 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 آموزش MCMC در چارچوب 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. مبانی احتمال و آمار در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 2. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف و فرآیندهای تصادفی
  • 3. مفاهیم اساسی شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 4. اصول الگوریتم‌های نمونه‌گیری از طریق زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 5. معرفی مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs)
  • 6. تابع پیوند و توزیع‌های آماری در GLMs
  • 7. مدل رگرسیون لجستیک با رویکرد MCMC
  • 8. مدل رگرسیون پواسون با رویکرد MCMC
  • 9. مدل رگرسیون گاما با رویکرد MCMC
  • 10. مدل رگرسیون دوجمله‌ای با رویکرد MCMC
  • 11. مدل رگرسیون ناپارامتری با رویکرد MCMC
  • 12. انتخاب تابع پیوند مناسب در GLMs
  • 13. ارزیابی برازش مدل در GLMs
  • 14. اعتبار سنجی مدل‌های GLM با استفاده از MCMC
  • 15. تفسیر نتایج حاصل از MCMC در GLMs
  • 16. مقایسه مدل‌های GLM مختلف با استفاده از معیارهای بیزی
  • 17. پیاده‌سازی MCMC با زبان برنامه‌نویسی پایتون
  • 18. کتابخانه‌های مرتبط با MCMC در پایتون (مانند PyMC3)
  • 19. مبانی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 20. پیاده‌سازی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 21. الگوریتم گیبس سمپلر
  • 22. پیاده‌سازی الگوریتم گیبس سمپلر
  • 23. همگرایی زنجیره‌های مارکوف
  • 24. معیارهای تشخیص همگرایی در MCMC
  • 25. تشخیص دوره‌های اولیه (Burn-in) در MCMC
  • 26. روش‌های ارزیابی نرخ پذیرش در MCMC
  • 27. تنظیم گام (Step Size) در الگوریتم‌های MCMC
  • 28. استفاده از MCMC برای تخمین پارامترهای مدل‌های آماری
  • 29. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی
  • 30. کاربرد MCMC در مدل‌های فضایی
  • 31. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی با استفاده از MCMC
  • 32. تخمین توابع چگالی پسین (Posterior Density Estimation)
  • 33. استفاده از MCMC برای استنتاج بیزی
  • 34. مقایسه رویکردهای بیزی و فراوانی‌گرا در مدل‌سازی
  • 35. مبانی اقتصاد سنجی با رویکرد بیزی
  • 36. مدل‌های اقتصاد سنجی با استفاده از MCMC
  • 37. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های زیستی
  • 38. مدل‌سازی بقا با استفاده از MCMC
  • 39. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 40. تحلیل داده‌های پیمایشی با رویکرد MCMC
  • 41. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی با MCMC
  • 42. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 43. مدل‌های طبقه‌بندی با استفاده از MCMC
  • 44. مدل‌های خوشه‌بندی با استفاده از MCMC
  • 45. شبکه‌های بیزی و کاربرد MCMC در آن‌ها
  • 46. استنتاج در شبکه‌های بیزی با MCMC
  • 47. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی احتمالی
  • 48. مدل‌های گرافیکی و کاربرد MCMC
  • 49. مدل‌های مارکوف پنهان (HMM) و MCMC
  • 50. کاربرد HMM در تحلیل داده‌های ترتیبی
  • 51. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته مختلط (GLMMs)
  • 52. استفاده از MCMC در GLMMs
  • 53. مدل‌سازی داده‌های تاخیردار با MCMC
  • 54. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های پرتکرار
  • 55. مدل‌سازی داده‌های پانل با رویکرد MCMC
  • 56. روش‌های پیشرفته MCMC
  • 57. نمونه‌گیری با نمونه‌برداری از طریق زنجیره مارکوف با تنوع (Tuning)
  • 58. نمونه‌گیری با نمونه‌برداری از طریق زنجیره مارکوف با بازآرایی (Resampling)
  • 59. نمونه‌گیری با نمونه‌برداری از طریق زنجیره مارکوف با ترکیب (Coupling)
  • 60. نمونه‌گیری از طریق زنجیره مارکوف با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 61. استفاده از MCMC در بهینه‌سازی بیزی
  • 62. کاربرد MCMC در استنتاج علّی
  • 63. مدل‌سازی معادلات ساختاری با رویکرد MCMC
  • 64. مبانی آماری مدل‌های خطی تعمیم‌یافته رتبه‌ای
  • 65. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته رتبه‌ای
  • 66. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با MCMC
  • 67. مدل‌سازی داده‌های باینری با MCMC
  • 68. مدل‌سازی داده‌های چندوجهی با MCMC
  • 69. مدل‌سازی داده‌های ترتیبی با MCMC
  • 70. استفاده از MCMC در تحلیل بقای کاپلانی
  • 71. کاربرد MCMC در مدل‌سازی بقای کاکس
  • 72. مدل‌سازی داده‌های سانسور شده با MCMC
  • 73. کاربرد MCMC در تحلیل بقای زمان به رویداد
  • 74. استنتاج آماری بیزی برای پارامترهای مدل‌های آماری
  • 75. روش‌های ارزیابی عدم قطعیت در MCMC
  • 76. استفاده از MCMC برای تحلیل حساسیت مدل
  • 77. کاربرد MCMC در مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 78. ارزیابی عملکرد پیش‌بینی مدل‌های MCMC
  • 79. مدل‌سازی داده‌های حجیم (Big Data) با MCMC
  • 80. پردازش موازی در الگوریتم‌های MCMC
  • 81. استفاده از MCMC در تحلیل داده‌های مکانی-زمانی
  • 82. مدل‌سازی اثرات متقابل در GLMs با MCMC
  • 83. مدل‌سازی اثرات تصادفی در GLMMs با MCMC
  • 84. مبانی نرم‌افزارهای آماری بیزی
  • 85. کاربرد Stan در مدل‌سازی بیزی
  • 86. کاربرد JAGS در مدل‌سازی بیزی
  • 87. کاربرد BUGS در مدل‌سازی بیزی
  • 88. ارزیابی کیفی نتایج MCMC
  • 89. گزارش‌دهی نتایج حاصل از MCMC
  • 90. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌ها با MCMC
  • 91. کاربرد MCMC در تحقیقات علمی
  • 92. آینده پژوهی در زمینه MCMC و مدل‌سازی آماری
  • 93. تمرین‌های عملی با داده‌های واقعی
  • 94. پروژه‌های کاربردی در حوزه‌های مختلف
  • 95. مبانی تفسیر نتایج آماری در چارچوب اسلامی
  • 96. اقتصاد اسلامی و مدل‌سازی با رویکرد MCMC
  • 97. بانکداری بدون ربا و کاربرد MCMC در ارزیابی ریسک
  • 98. بیمه اتکایی و مدل‌سازی خسارات با MCMC
  • 99. تحلیل اقتصادی کلان با رویکرد MCMC
  • 100. اقتصاد خرد و کاربرد MCMC در رفتار مصرف‌کننده

📚 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 آموزش MCMC در چارچوب مدل‌های خطی تعمیم‌یافته”

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

پیمایش به بالا