سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استنتاج قوی علّی با MCMC

کتاب استنتاج قوی علّی با MCMC

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 استنتاج قوی علّی با MCMC

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

موضوع میانی: کاربرد MCMC در استنتاج علّی (Causal Inference)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر استنتاج علّی
  • 2. مبانی احتمال و آمار برای استنتاج علّی
  • 3. مفهوم علیت و انواع آن
  • 4. تمایز بین همبستگی و علیت
  • 5. روش‌های تجربی برای تعیین علیت
  • 6. آزمایش‌های تصادفی کنترل‌شده (RCT)
  • 7. ملاحظات اخلاقی در طراحی آزمایش‌ها
  • 8. محدودیت‌های آزمایش‌ها
  • 9. روش‌های نیمه‌آزمایشی
  • 10. طراحی رگرسیون ناپیوسته
  • 11. طراحی تفاوت در تفاوت‌ها
  • 12. متغیرهای ابزاری
  • 13. نظریه گراف علّی
  • 14. گراف‌های جهت‌دار غیرمدور (DAG)
  • 15. اصول گراف‌های علّی
  • 16. استنتاج از DAGها
  • 17. ماتریس مجاورت و مدل‌های ساختاری
  • 18. مدل‌های آماری برای استنتاج علّی
  • 19. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 20. مدل‌های سری زمانی برای علیت
  • 21. مدل‌های فضایی-زمانی
  • 22. مدل‌های معادلات ساختاری
  • 23. مدل‌های احتمالی شرطی
  • 24. شبکه‌های بیزی
  • 25. استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 26. پیاده‌سازی شبکه‌های بیزی
  • 27. روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 28. مبانی MCMC
  • 29. الگوریتم متروپولیس-هستینگز
  • 30. نمونه‌گیری گیبس
  • 31. ارزیابی همگرایی MCMC
  • 32. معیارهای همگرایی
  • 33. تکنیک‌های بهبود همگرایی
  • 34. کاربرد MCMC در استنتاج علّی
  • 35. مدل‌سازی علّی با MCMC
  • 36. تخمین پارامترها با MCMC
  • 37. برآورد عدم قطعیت با MCMC
  • 38. استنتاج بیزی برای علیت
  • 39. توزیع‌های پیشین در استنتاج بیزی
  • 40. توزیع پسین و تفسیر آن
  • 41. استنتاج علّی در علوم اجتماعی
  • 42. کاربرد در اقتصاد سنجی
  • 43. کاربرد در علوم سیاسی
  • 44. کاربرد در جامعه‌شناسی
  • 45. استنتاج علّی در علوم زیستی
  • 46. کاربرد در پزشکی
  • 47. کاربرد در ژنتیک
  • 48. کاربرد در اپیدمیولوژی
  • 49. استنتاج علّی در علوم محیطی
  • 50. کاربرد در مدل‌سازی آب و هوا
  • 51. کاربرد در بوم‌شناسی
  • 52. استنتاج علّی در علوم داده
  • 53. مدل‌های پیش‌بینی‌کننده و علّی
  • 54. چالش‌های استنتاج علّی در داده‌های بزرگ
  • 55. یادگیری ماشین و استنتاج علّی
  • 56. یادگیری عمیق برای علیت
  • 57. روش‌های مبتنی بر مداخله
  • 58. علّیت در سیستم‌های پیچیده
  • 59. مدل‌سازی دینامیکی سیستم‌ها
  • 60. شبیه‌سازی و علیت
  • 61. مباحث پیشرفته در استنتاج علّی
  • 62. استنتاج علّی غیرخطی
  • 63. استنتاج علّی با متغیرهای پنهان
  • 64. استنتاج علّی در حضور داده‌های گمشده
  • 65. استنتاج علّی با داده‌های ناهمگن
  • 66. استنتاج علّی با اثرات تعدیل‌کننده
  • 67. استنتاج علّی با اثرات واسطه‌گری
  • 68. تحلیل مسیر علّی
  • 69. مدل‌های علّی پویا
  • 70. استنتاج علّی در زمان واقعی
  • 71. ارزیابی اعتبار مدل‌های علّی
  • 72. حساسیت تحلیل به مفروضات
  • 73. تفسیر نتایج استنتاج علّی
  • 74. محدودیت‌های روش‌های MCMC در استنتاج علّی
  • 75. مقایسه با روش‌های دیگر استنتاج علّی
  • 76. نرم‌افزارهای آماری برای استنتاج علّی
  • 77. بسته‌های R و Python
  • 78. نرم‌افزارهای تخصصی
  • 79. مطالعات موردی در استنتاج علّی
  • 80. مثال‌های عملی از کاربرد MCMC
  • 81. تحلیل داده‌های واقعی با استفاده از MCMC
  • 82. اخلاق در استنتاج علّی
  • 83. سوگیری‌های احتمالی در استنتاج علّی
  • 84. مسئولیت‌پذیری در نتایج علّی
  • 85. آینده پژوهش در استنتاج علّی
  • 86. روندهای نوظهور در استنتاج علّی
  • 87. چالش‌های آینده در استنتاج علّی

📚 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.