, ,

کتاب تحلیل منحنی مشخصه عملکرد گیرنده (ROC) با استفاده از نرم‌افزار SAS

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 تحلیل منحنی مشخصه عملکرد گیرنده (ROC) با استفاده از نرم‌افزار SAS

موضوع کلی: آمار و تحلیل داده‌های علمی

موضوع میانی: روش‌های پیشرفته تحلیل آماری

🎓 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. مقدمه‌ای بر منحنی مشخصه عملکرد گیرنده (ROC)
  • 2. مفاهیم بنیادین در ارزیابی طبقه‌بندی
  • 3. انواع خطا در طبقه‌بندی دودویی
  • 4. مفهوم True Positive, False Positive, True Negative, False Negative
  • 5. تعریف حساسیت (Sensitivity) و ویژگی (Specificity)
  • 6. ارتباط حساسیت و ویژگی
  • 7. مفهوم منحنی ROC
  • 8. محورهای منحنی ROC: نرخ مثبت واقعی (TPR) و نرخ مثبت کاذب (FPR)
  • 9. مساحت زیر منحنی ROC (AUC) به عنوان معیاری از عملکرد
  • 10. تفسیر AUC: عملکرد عالی، خوب، ضعیف
  • 11. روش‌های تولید منحنی ROC
  • 12. استفاده از SAS برای تولید منحنی ROC
  • 13. مقدمه‌ای بر نرم‌افزار SAS
  • 14. نحوه وارد کردن داده‌ها در SAS
  • 15. ساختار داده‌های مورد نیاز برای تحلیل ROC
  • 16. دستور PROC LOGISTIC در SAS
  • 17. پارامترهای کلیدی در PROC LOGISTIC برای ROC
  • 18. تولید جدول طبقه‌بندی (Confusion Matrix) در SAS
  • 19. محاسبه معیارهای ارزیابی از جدول طبقه‌بندی
  • 20. نمودار منحنی ROC در SAS
  • 21. گزینه‌های سفارشی‌سازی نمودار ROC
  • 22. مقایسه منحنی‌های ROC متعدد
  • 23. تست‌های آماری برای مقایسه AUC
  • 24. آزمون برابری AUC (DeLong's test)
  • 25. تفسیر نتایج مقایسه AUC
  • 26. منحنی ROC برای مدل‌های طبقه‌بندی چندکلاسه
  • 27. چالش‌ها در تحلیل ROC برای داده‌های نامتوازن
  • 28. روش‌های برخورد با عدم توازن داده‌ها
  • 29. نمونه‌برداری بیش از حد (Oversampling) و کمتر از حد (Undersampling)
  • 30. تکنیک‌های ترکیبی برای داده‌های نامتوازن
  • 31. تاثیر عدم توازن داده‌ها بر معیارهای ارزیابی
  • 32. منحنی ROC و معیارهای Precision-Recall
  • 33. ارتباط بین منحنی ROC و منحنی Precision-Recall
  • 34. کاربرد منحنی ROC در پزشکی و تشخیص بیماری
  • 35. ارزیابی دقت تست‌های تشخیصی
  • 36. مثال کاربردی: تشخیص سرطان با استفاده از ROC
  • 37. کاربرد منحنی ROC در تشخیص تقلب
  • 38. مثال کاربردی: تشخیص تراکنش‌های تقلبی
  • 39. کاربرد منحنی ROC در سیستم‌های توصیه گر
  • 40. کاربرد منحنی ROC در پردازش زبان طبیعی
  • 41. کاربرد منحنی ROC در یادگیری ماشین
  • 42. منحنی ROC و مفاهیم مرتبط با آستانه (Threshold)
  • 43. انتخاب آستانه بهینه برای طبقه‌بندی
  • 44. تأثیر انتخاب آستانه بر معیارهای ارزیابی
  • 45. منحنی ROC و مفاهیم Confidence Interval
  • 46. محاسبه Confidence Interval برای AUC
  • 47. تفسیر Confidence Interval برای AUC
  • 48. روش‌های پیشرفته‌تر برای تحلیل ROC
  • 49. استفاده از PROC NPAR1WAY برای ROC
  • 50. استفاده از SAS Enterprise Guide برای تحلیل ROC
  • 51. کاربرد PROC FREQ برای جدول طبقه‌بندی
  • 52. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (Generalized Linear Models)
  • 53. ارتباط GLM با تحلیل ROC
  • 54. استفاده از PROC GENMOD برای مدل‌سازی
  • 55. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) در مدل‌های ROC
  • 56. تحلیل ویژگی (Specificity Analysis) در مدل‌های ROC
  • 57. تاثیر متغیرهای پیش‌بینی کننده بر عملکرد مدل
  • 58. رسم منحنی ROC برای متغیرهای مختلف
  • 59. منحنی ROC و مفاهیم Bootstrap
  • 60. استفاده از Bootstrap برای تخمین AUC و Confidence Interval
  • 61. پیاده‌سازی Bootstrap در SAS
  • 62. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 63. کاربرد Cross-Validation در ارزیابی مدل ROC
  • 64. آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل ROC
  • 65. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 66. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 67. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای مدل‌های ROC
  • 68. انتخاب بهترین ویژگی‌ها برای مدل طبقه‌بندی
  • 69. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین با ROC
  • 70. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و ROC
  • 71. درختان تصمیم (Decision Trees) و ROC
  • 72. جنگل‌های تصادفی (Random Forests) و ROC
  • 73. شبکه‌های عصبی (Neural Networks) و ROC
  • 74. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف با ROC
  • 75. ملاحظات عملی در اجرای تحلیل ROC
  • 76. تفسیر نتایج در چارچوب علمی و کاربردی
  • 77. گزارش‌دهی نتایج تحلیل ROC
  • 78. نمایش بصری نتایج ROC
  • 79. ارتباط با سایر معیارهای ارزیابی عملکرد
  • 80. مفاهیم آماری پیشرفته در ROC
  • 81. مدل‌های رگرسیون لجستیک چندگانه
  • 82. تحلیل تاثیر متغیرهای تعدیل‌کننده (Moderator Variables)
  • 83. تحلیل تاثیر متغیرهای میانجی (Mediator Variables)
  • 84. کاربرد ROC در ارزیابی ریسک
  • 85. مدل‌سازی ریسک در بیمه
  • 86. مدل‌سازی ریسک در اعتبار سنجی
  • 87. کاربرد ROC در پایش کیفیت
  • 88. پایش کیفیت فرآیندها
  • 89. پایش کیفیت محصولات
  • 90. اصول اخلاقی در تحلیل داده‌های آماری
  • 91. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 92. شفافیت در روش‌های تحلیل
  • 93. محدودیت‌های تحلیل ROC
  • 94. ارتباط با مفاهیم آماری پیشرفته‌تر
  • 95. مقدمه‌ای بر تحلیل بقا (Survival Analysis)
  • 96. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی (Time Series Analysis)
  • 97. کاربرد SAS در تحلیل‌های آماری پیچیده
  • 98. دستورات پیشرفته SAS برای مدل‌سازی
  • 99. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث
  • 100. آینده تحلیل منحنی ROC

📚 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 تحلیل منحنی مشخصه عملکرد گیرنده (ROC) با استفاده از نرم‌افزار SAS”

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

پیمایش به بالا