سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی MCMC برای مدل‌های خطی تعمیم‌یافته

کتاب مبانی MCMC برای مدل‌های خطی تعمیم‌یافته

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 مبانی MCMC برای مدل‌های خطی تعمیم‌یافته

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

موضوع میانی: استنتاج مبتنی بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 2. مبانی احتمالات و آمار در مدل‌سازی
  • 3. توزیع‌های احتمال رایج در آمار
  • 4. تابع درستنمایی و روش حداکثر درستنمایی
  • 5. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف
  • 6. ساختار زنجیره‌های مارکوف زمان-گسسته
  • 7. انتقال حالت و ماتریس انتقال
  • 8. پایایی و توزیع پایای زنجیره‌های مارکوف
  • 9. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو
  • 10. شبیه‌سازی از توزیع‌های دلخواه
  • 11. مفهوم نمونه‌گیری اهمیت
  • 12. الگوریتم نمونه‌گیری اهمیت
  • 13. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MCMC
  • 14. ایده اصلی الگوریتم متروپولیس-هستینگز
  • 15. الگوریتم متروپولیس-هستینگز
  • 16. گام‌های الگوریتم متروپولیس-هستینگز
  • 17. انتخاب تابع پیش‌نهاددهنده در متروپولیس-هستینگز
  • 18. مقدمه‌ای بر الگوریتم گیبس
  • 19. الگوریتم گیبس
  • 20. اجرای الگوریتم گیبس
  • 21. مقایسه الگوریتم متروپولیس-هستینگز و گیبس
  • 22. نکات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 23. تشخیص همگرایی در MCMC
  • 24. معیارهای بصری برای تشخیص همگرایی
  • 25. معیارهای کمی برای تشخیص همگرایی
  • 26. روش‌های تشخیص زودهنگام همگرایی
  • 27. همبستگی بین نمونه‌ها در MCMC
  • 28. اثرات همبستگی بر تخمین‌ها
  • 29. روش‌های کاهش همبستگی
  • 30. بهینه‌سازی نرخ پذیرش در متروپولیس-هستینگز
  • 31. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌های MCMC
  • 32. برنامه‌نویسی MCMC با پایتون
  • 33. کتابخانه‌های مفید برای MCMC در پایتون
  • 34. نمونه‌سازی با PyMC3
  • 35. نمونه‌سازی با Stan
  • 36. کاربرد MCMC در رگرسیون خطی ساده
  • 37. مدل‌سازی رگرسیون خطی تعمیم‌یافته با MCMC
  • 38. مقدمه‌ای بر توزیع‌های شرطی و حاشیه‌ای
  • 39. استفاده از MCMC برای تخمین پارامترها
  • 40. تفسیر نتایج MCMC در مدل‌های خطی
  • 41. ارزیابی دقت تخمین‌ها با MCMC
  • 42. اعتماد بازه‌های MCMC
  • 43. کاربرد MCMC در مدل‌های لجستیک
  • 44. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک با MCMC
  • 45. کاربرد MCMC در مدل‌های پواسون
  • 46. مدل‌سازی رگرسیون پواسون با MCMC
  • 47. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته عمومی
  • 48. ساختار مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 49. تابع پیوند در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 50. توزیع‌های خانواده نمایی
  • 51. اجزای مدل خطی تعمیم‌یافته
  • 52. تخمین پارامترها در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته با MCMC
  • 53. حساب مشتقات جزئی برای MCMC
  • 54. پیاده‌سازی MCMC برای مدل‌های خطی تعمیم‌یافته پیچیده
  • 55. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با MCMC
  • 56. مدل‌سازی داده‌های دودویی با MCMC
  • 57. مدل‌سازی داده‌های پیوسته با توزیع‌های غیرنرمال
  • 58. کاربرد MCMC در تحلیل سری‌های زمانی
  • 59. مدل‌سازی مدل‌های ARIMA با MCMC
  • 60. مدل‌سازی مدل‌های GARCH با MCMC
  • 61. کاربرد MCMC در مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 62. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 63. اجرای MCMC برای مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 64. مدل‌سازی اثرات تصادفی با MCMC
  • 65. کاربرد MCMC در داده‌های فضایی
  • 66. مدل‌سازی مدل‌های خودرگرسیو فضایی با MCMC
  • 67. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 68. مدل‌سازی رگرسیون بقا با MCMC
  • 69. کاربرد MCMC در علوم اقتصادی
  • 70. مدل‌سازی مدل‌های اقتصادسنجی با MCMC
  • 71. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 72. تحلیل داده‌های پیمایشی با MCMC
  • 73. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 74. مدل‌سازی طبقه‌بندی با MCMC
  • 75. کاربرد MCMC در تشخیص ناهنجاری
  • 76. مدل‌سازی تشخیص ناهنجاری با MCMC
  • 77. اعتبارسنجی مدل‌های MCMC
  • 78. مقایسه مدل‌های MCMC با روش‌های بیزی سنتی
  • 79. بررسی حساسیت مدل به پیش‌فرض‌ها
  • 80. روش‌های پیشرفته MCMC
  • 81. مقدمه‌ای بر MCMC تطبیقی
  • 82. الگوریتم متروپولیس با نرخ پذیرش تطبیقی
  • 83. روش‌های تسریع همگرایی MCMC
  • 84. روش‌های نمونه‌گیری چندگانه
  • 85. مقدمه‌ای بر MCMC موازی
  • 86. کاربرد MCMC در مسائل بزرگ مقیاس
  • 87. چالش‌های پیاده‌سازی MCMC در عمل
  • 88. نکات پیشرفته در انتخاب تابع پیش‌نهاددهنده
  • 89. ارزیابی کیفیت نمونه‌های تولید شده
  • 90. تفسیر آماری نتایج MCMC
  • 91. کاربرد MCMC در داده‌های ناقص
  • 92. مدل‌سازی داده‌های ناقص با MCMC
  • 93. خلاصه و جمع‌بندی مباحث MCMC
  • 94. مسیرهای پیش رو در تحقیقات MCMC

📚 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.