سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب رفع مشکلات رایج در مدل‌سازی با Stan

کتاب رفع مشکلات رایج در مدل‌سازی با Stan

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 رفع مشکلات رایج در مدل‌سازی با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مدل‌سازی آماری
  • 2. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی R
  • 3. نصب و پیکربندی Stan
  • 4. مفاهیم پایه مدل‌سازی بیزی
  • 5. توزیع‌های احتمالی در مدل‌سازی
  • 6. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 7. کاربرد MCMC در مدل‌سازی بیزی
  • 8. مبانی نرم‌افزار Stan
  • 9. نوشتن اولین مدل در Stan
  • 10. توابع شرطی و توزیع‌های پیشین
  • 11. انتخاب توزیع‌های پیشین مناسب
  • 12. ارزیابی همگرایی مدل‌ها در Stan
  • 13. تشخیص مشکلات همگرایی
  • 14. بهینه‌سازی کد Stan
  • 15. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM) در Stan
  • 16. مدل‌های خطی بیزی
  • 17. مدل‌های رگرسیون لجستیک بیزی
  • 18. مدل‌های رگرسیون پواسون بیزی
  • 19. مدل‌های خطی سلسله‌مراتبی
  • 20. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 21. مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
  • 22. کاربرد مدل‌های سلسله‌مراتبی در علوم اجتماعی
  • 23. کاربرد مدل‌های سلسله‌مراتبی در علوم زیستی
  • 24. کاربرد مدل‌های سلسله‌مراتبی در اقتصاد
  • 25. مدل‌های سری زمانی در Stan
  • 26. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی
  • 27. مدل‌های ARIMA بیزی
  • 28. مدل‌های فضای حالت در Stan
  • 29. مدل‌های پیش‌بینی در Stan
  • 30. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیش‌بینی
  • 31. مدل‌های پیش‌بینی با استفاده از Stan
  • 32. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
  • 33. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 34. مدل‌های یادگیری ماشین در Stan
  • 35. استفاده از Stan برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 36. مدل‌های طبقه‌بندی در Stan
  • 37. مدل‌های خوشه‌بندی در Stan
  • 38. مدل‌های تشخیص ناهنجاری در Stan
  • 39. مدل‌های مبتنی بر عامل در Stan
  • 40. شبیه‌سازی در Stan
  • 41. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی
  • 42. شبیه‌سازی فرآیندهای تصادفی در Stan
  • 43. شبیه‌سازی مدل‌های پیچیده در Stan
  • 44. اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 45. روش‌های اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 46. اعتبارسنجی متقابل در Stan
  • 47. اعتبارسنجی مدل‌های پیش‌بینی
  • 48. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های بزرگ
  • 49. مدل‌سازی داده‌های بزرگ در Stan
  • 50. چالش‌های مدل‌سازی داده‌های بزرگ
  • 51. بهینه‌سازی مدل‌سازی برای داده‌های بزرگ
  • 52. مقدمه‌ای بر تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 53. مدل‌سازی شبکه‌ها در Stan
  • 54. تحلیل ساختار شبکه‌ها
  • 55. تحلیل پویایی شبکه‌ها
  • 56. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی معادلات ساختاری (SEM)
  • 57. SEM در Stan
  • 58. کاربرد SEM در تحقیقات اجتماعی
  • 59. کاربرد SEM در تحقیقات روانشناسی
  • 60. مقدمه‌ای بر مدل‌های بقا
  • 61. مدل‌های بقا در Stan
  • 62. کاربرد مدل‌های بقا در پزشکی
  • 63. کاربرد مدل‌های بقا در مهندسی
  • 64. مقدمه‌ای بر استنباط آماری
  • 65. استنباط بیزی در Stan
  • 66. مقایسه استنباط بیزی و فراوانی‌گرا
  • 67. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی عدم قطعیت
  • 68. مدل‌سازی عدم قطعیت در Stan
  • 69. تکنیک‌های کاهش عدم قطعیت
  • 70. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بیزهای پیشرفته
  • 71. مدل‌های بیزهای تغییرنقطه‌ای
  • 72. مدل‌های بیزهای غیرپارامتری
  • 73. مدل‌های بیزهای گوسی پروسس
  • 74. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی فضایی
  • 75. مدل‌های فضایی در Stan
  • 76. کاربرد مدل‌سازی فضایی در جغرافیا
  • 77. کاربرد مدل‌سازی فضایی در محیط زیست
  • 78. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی زمانی-فضایی
  • 79. مدل‌های زمانی-فضایی در Stan
  • 80. کاربرد مدل‌های زمانی-فضایی
  • 81. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی احتمالاتی گرافیکی (PGM)
  • 82. PGM در Stan
  • 83. کاربرد PGM در هوش مصنوعی
  • 84. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی در مدل‌سازی
  • 85. روش‌های بهینه‌سازی در Stan
  • 86. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 87. مقدمه‌ای بر تفسیر نتایج مدل
  • 88. اصول تفسیر نتایج مدل‌های بیزی
  • 89. گزارش‌دهی نتایج مدل
  • 90. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی
  • 91. کاربرد Stan در تحقیقات علمی
  • 92. پروژه‌های عملی مدل‌سازی با Stan
  • 93. مباحث پیشرفته در مدل‌سازی آماری
  • 94. آخرین دستاوردها در مدل‌سازی بیزی
  • 95. آینده مدل‌سازی با Stan

📚 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.