کتاب پشتیبانی MCMC از مدل‌های آماری بیزی با توزیع‌های آماری آماری

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 پشتیبانی MCMC از مدل‌های آماری بیزی با توزیع‌های آماری آماری

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

موضوع میانی: پشتیبانی از انواع توزیع‌ها و مدل‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های آماری بیزی
  • 2. اصول استنتاج بیزی
  • 3. نظریه بیز و کاربردهای آن
  • 4. توزیع پیشین (Prior Distribution)
  • 5. توزیع درستنمایی (Likelihood Function)
  • 6. توزیع پسین (Posterior Distribution)
  • 7. مفهوم MCMC
  • 8. ضرورت استفاده از MCMC
  • 9. انواع الگوریتم‌های MCMC
  • 10. الگوریتم گیبس نمونه‌بردار (Gibbs Sampling)
  • 11. الگوریتم متروپلیس-هستینگز (Metropolis-Hastings)
  • 12. مراحل اجرای گیبس نمونه‌بردار
  • 13. مراحل اجرای متروپلیس-هستینگز
  • 14. نکات کلیدی در پیاده‌سازی MCMC
  • 15. ارزیابی همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 16. معیارهای سنجش همگرایی
  • 17. تشخیص واگرایی در MCMC
  • 18. رفع مشکل واگرایی
  • 19. مدل‌های آماری پایه‌ای
  • 20. مدل رگرسیون خطی بیزی
  • 21. مدل رگرسیون لجستیک بیزی
  • 22. مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 23. مدل‌های فضایی بیزی
  • 24. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 25. توزیع‌های آماری پرکاربرد در مدل‌سازی
  • 26. توزیع نرمال (گاوسی)
  • 27. توزیع برنولی
  • 28. توزیع دوجمله‌ای
  • 29. توزیع پواسون
  • 30. توزیع نمایی
  • 31. توزیع گاما
  • 32. توزیع بتا
  • 33. توزیع dirichlet
  • 34. ترکیب توزیع‌های پیشین و درستنمایی
  • 35. استفاده از توزیع‌های پیشین غیراطلاعاتی
  • 36. استفاده از توزیع‌های پیشین اطلاعاتی
  • 37. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 38. توزیع‌های پسین بسته (Conjugate Priors)
  • 39. مزایا و معایب توزیع‌های پسین بسته
  • 40. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های پسین بسته
  • 41. توزیع‌های آماری غیربسته
  • 42. چالش‌های مدل‌سازی با توزیع‌های غیربسته
  • 43. نقش MCMC در مدل‌های با توزیع‌های غیربسته
  • 44. پیاده‌سازی MCMC با نرم‌افزارهای آماری
  • 45. نرم‌افزار R و بسته‌های MCMC
  • 46. بسته `rjags` در R
  • 47. بسته `nimble` در R
  • 48. نرم‌افزار Stan
  • 49. مقدمه‌ای بر زبان Stan
  • 50. کار با Stan برای مدل‌سازی بیزی
  • 51. نوشتن مدل در Stan
  • 52. کامپایل و اجرای مدل در Stan
  • 53. نرم‌افزار PyMC3
  • 54. مقدمه‌ای بر PyMC3
  • 55. نوشتن مدل در PyMC3
  • 56. اجرای نمونه‌بردار در PyMC3
  • 57. مقایسه نرم‌افزارهای MCMC
  • 58. کاربرد MCMC در علوم مختلف
  • 59. کاربرد در اقتصاد و مالی
  • 60. مدل‌سازی ریسک اعتباری با MCMC
  • 61. مدل‌سازی پرتفوی سهام با MCMC
  • 62. کاربرد در زیست‌شناسی و پزشکی
  • 63. مدل‌سازی ژنتیکی با MCMC
  • 64. مدل‌سازی اپیدمیولوژی با MCMC
  • 65. کاربرد در علوم اجتماعی
  • 66. تحلیل داده‌های پیمایشی با MCMC
  • 67. مدل‌سازی رفتار با MCMC
  • 68. کاربرد در مهندسی
  • 69. بهینه‌سازی با MCMC
  • 70. پیش‌بینی در سیستم‌های مهندسی با MCMC
  • 71. مدل‌سازی آماری داده‌های بزرگ با MCMC
  • 72. چالش‌های MCMC در داده‌های بزرگ
  • 73. روش‌های بهبود کارایی MCMC
  • 74. نمونه‌برداری اهمیت (Importance Sampling)
  • 75. روش‌های مبتنی بر مارکوف (Markov Chain Monte Carlo)
  • 76. روش‌های ترکیبی
  • 77. بهینه‌سازی پارامترهای MCMC
  • 78. تنظیم پارامترهای نرخ پذیرش (Acceptance Rate)
  • 79. تنظیم اندازه گام (Step Size)
  • 80. تحلیل حساسیت نسبت به پارامترهای MCMC
  • 81. نمایش بصری نتایج MCMC
  • 82. نمودارهای مسیر (Trace Plots)
  • 83. نمودارهای چگالی پسین (Posterior Density Plots)
  • 84. نمودارهای جعبه‌ای (Box Plots)
  • 85. محاسبه آماره‌های پسین
  • 86. میانگین، میانه و مد پسین
  • 87. انحراف معیار و واریانس پسین
  • 88. فواصل اطمینان بیزی
  • 89. روش‌های اعتبارسنجی مدل
  • 90. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 91. اعتبارسنجی پیش‌بین (Posterior Predictive Checks)
  • 92. تفسیر نتایج مدل بیزی
  • 93. ارتباط نتایج با سوالات پژوهشی
  • 94. نکات عملی در استفاده از MCMC
  • 95. خطاهای رایج در پیاده‌سازی MCMC
  • 96. راهکارهای پیشگیری از خطا
  • 97. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی آماری
  • 98. شفافیت در گزارش‌دهی مدل
  • 99. مستندسازی فرآیند مدل‌سازی
  • 100. مدل‌سازی بیزی پیشرفته

📚 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.