سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد MCMC در مدل‌سازی آماری بیزی با داده‌های تکراری

کتاب کاربرد MCMC در مدل‌سازی آماری بیزی با داده‌های تکراری

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 کاربرد MCMC در مدل‌سازی آماری بیزی با داده‌های تکراری

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

موضوع میانی: پشتیبانی از انواع توزیع‌ها و مدل‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری بیزی
  • 2. مبانی نظری احتمال و استنباط بیزی
  • 3. فرآیندهای تصادفی و مدل‌های مارکوف
  • 4. مفاهیم اساسی زنجیره‌های مارکوف
  • 5. کاربرد زنجیره‌های مارکوف در مدل‌سازی
  • 6. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو با زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 7. الگوریتم‌های نمونه‌برداری MCMC
  • 8. Metropolis-Hastings Algorithm
  • 9. Gibbs Sampling
  • 10. ارزیابی همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 11. معیارهای تشخیص همگرایی
  • 12. روش‌های بصری و آماری
  • 13. مدل‌سازی بیزی با استفاده از MCMC
  • 14. ساختار مدل‌های بیزی
  • 15. پیاده‌سازی مدل‌های بیزی با MCMC
  • 16. مدل‌سازی رگرسیون خطی بیزی
  • 17. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک بیزی
  • 18. مدل‌سازی مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 19. مدل‌سازی داده‌های تکراری (Longitudinal Data)
  • 20. ویژگی‌های داده‌های تکراری
  • 21. چالش‌های مدل‌سازی داده‌های تکراری
  • 22. مدل‌های خطی مختلط (Mixed-Effects Models)
  • 23. ساختار مدل‌های خطی مختلط
  • 24. پیاده‌سازی مدل‌های خطی مختلط با MCMC
  • 25. مدل‌سازی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Modeling)
  • 26. مفاهیم مدل‌سازی سلسله‌مراتبی
  • 27. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی با MCMC
  • 28. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی مختلط سلسله‌مراتبی
  • 29. مدل‌سازی داده‌های تکراری با استفاده از مدل‌های مختلط بیزی
  • 30. مدل‌سازی حالت پنهان (Hidden Markov Models)
  • 31. کاربرد HMM در داده‌های تکراری
  • 32. پیاده‌سازی HMM با MCMC
  • 33. مدل‌سازی فضای حالت (State-Space Models)
  • 34. کاربرد SSM در داده‌های تکراری
  • 35. پیاده‌سازی SSM با MCMC
  • 36. مدل‌سازی مدل‌های بقا (Survival Models)
  • 37. مدل‌های بقا پارامتری بیزی
  • 38. مدل‌های بقا نیمه‌پارامتری بیزی
  • 39. کاربرد MCMC در مدل‌های بقای تکراری
  • 40. مدل‌سازی مدل‌های سری زمانی (Time Series Models)
  • 41. مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 42. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی تکراری
  • 43. مدل‌سازی مدل‌های مکانی-زمانی (Spatio-Temporal Models)
  • 44. مدل‌های مکانی-زمانی بیزی
  • 45. کاربرد MCMC در مدل‌های مکانی-زمانی تکراری
  • 46. مدل‌سازی شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
  • 47. کاربرد شبکه‌های بیزی در داده‌های تکراری
  • 48. پیاده‌سازی شبکه‌های بیزی با MCMC
  • 49. مدل‌سازی مدل‌های مبتنی بر عامل (Agent-Based Models)
  • 50. کاربرد MCMC در مدل‌های مبتنی بر عامل بیزی
  • 51. شبیه‌سازی و تحلیل نتایج MCMC
  • 52. تکنیک‌های نمونه‌برداری پیشرفته
  • 53. نمونه‌برداری با ضرایب متغیر (Adaptive MCMC)
  • 54. نمونه‌برداری با استفاده از جعبه‌های موازی (Parallel MCMC)
  • 55. نمونه‌برداری با استفاده از الگوریتم‌های موازی (Parallel Tempering)
  • 56. نمونه‌برداری با استفاده از الگوریتم‌های مبتنی بر جمعیت (Population-based MCMC)
  • 57. ارزیابی مدل‌های بیزی
  • 58. معیارهای ارزیابی مدل‌های بیزی
  • 59. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) بیزی
  • 60. پیش‌بینی با مدل‌های بیزی
  • 61. نرم‌افزارهای مورد استفاده برای MCMC
  • 62. نرم‌افزارهای R (بسته‌های rstan, coda)
  • 63. نرم‌افزارهای Python (بسته‌های PyMC3, ArviZ)
  • 64. نرم‌افزارهای تخصصی (JAGS, Stan)
  • 65. مثال‌های کاربردی در علوم مختلف
  • 66. کاربرد در زیست‌شناسی و پزشکی
  • 67. کاربرد در علوم اجتماعی و اقتصادی
  • 68. کاربرد در مهندسی و علوم کامپیوتر
  • 69. کاربرد در محیط زیست و علوم زمین
  • 70. تحلیل حساسیت مدل‌ها
  • 71. بررسی تأثیر پارامترهای مدل
  • 72. تحلیل عدم قطعیت در مدل‌سازی
  • 73. اخلاق در مدل‌سازی آماری و داده‌های تکراری
  • 74. تفسیر نتایج با احتیاط و شفافیت
  • 75. اجتناب از تعمیم ناروا
  • 76. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 77. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌ها
  • 78. چالش‌های عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 79. حجم زیاد داده‌ها
  • 80. پیچیدگی مدل‌ها
  • 81. زمان محاسباتی طولانی
  • 82. انتخاب پارامترهای الگوریتم MCMC
  • 83. مسائل مربوط به همگرایی در عمل
  • 84. آینده پژوهش در MCMC و مدل‌سازی بیزی
  • 85. توسعه الگوریتم‌های MCMC جدید
  • 86. کاربرد MCMC در یادگیری عمیق بیزی
  • 87. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های بزرگ
  • 88. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های نامعلوم (Missing Data)
  • 89. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های غیرنرمال
  • 90. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های ترکیبی (Mixed Data)
  • 91. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های ترکیبی مکانی-زمانی
  • 92. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های تکراری با ساختار پیچیده
  • 93. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های تکراری با اثرات تصادفی غیرخطی
  • 94. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های تکراری با اثرات ثابت غیرخطی
  • 95. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های تکراری با تعاملات پیچیده
  • 96. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های تکراری با پدیده‌های گذرا
  • 97. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های تکراری با پدیده‌های ناگهانی
  • 98. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های تکراری با پدیده‌های دوره‌ای
  • 99. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های تکراری با پدیده‌های تصادفی
  • 100. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های تکراری با ناهمگنی

📚 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.