سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد عملی DE-MC در مدل‌سازی پیچیده آماری

کتاب کاربرد عملی DE-MC در مدل‌سازی پیچیده 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 کاربرد عملی DE-MC در مدل‌سازی پیچیده آماری

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

موضوع میانی: Differential Evolution Markov Chain (DE-MC)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری پیچیده
  • 2. اصول اولیه مدل‌سازی آماری
  • 3. مبانی احتمالات و آمار استنباطی
  • 4. مفاهیم کلیدی در مدل‌سازی آماری
  • 5. انواع مدل‌های آماری خطی
  • 6. رگرسیون خطی ساده و چندگانه
  • 7. ارزیابی مدل‌های خطی
  • 8. تشخیص و رفع مشکلات مدل‌های خطی
  • 9. مقدمه‌ای بر مدل‌های غیرخطی
  • 10. مدل‌های رگرسیون غیرخطی
  • 11. انتخاب بین مدل‌های خطی و غیرخطی
  • 12. مدل‌های تعمیم‌یافته خطی (GLM)
  • 13. رگرسیون لجستیک
  • 14. رگرسیون پواسون
  • 15. مدل‌های خطی مختلط (LMM)
  • 16. مقدمه‌ای بر مدل‌های مختلط
  • 17. کاربرد LMM در داده‌های خوشه‌ای
  • 18. کاربرد LMM در داده‌های طولی
  • 19. معرفی روش‌های کاهش ابعاد
  • 20. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 21. تحلیل عاملی
  • 22. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین آماری
  • 23. رگرسیون و طبقه‌بندی با ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 24. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 25. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی
  • 26. مدل‌های ARIMA
  • 27. مدل‌های GARCH
  • 28. مقدمه‌ای بر مدل‌های فضایی
  • 29. تحلیل داده‌های مکانی
  • 30. کاربرد مدل‌های فضایی در آمارهای زیست‌محیطی
  • 31. روش‌های شبیه‌سازی آماری
  • 32. روش مونت کارلو
  • 33. روش‌های نمونه‌گیری
  • 34. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی
  • 35. مبانی قضیه بیز
  • 36. کاربرد استنتاج بیزی در مدل‌سازی
  • 37. پیاده‌سازی مدل‌های بیزی با نرم‌افزار
  • 38. معرفی نرم‌افزارهای آماری رایج
  • 39. کاربرد R در مدل‌سازی آماری
  • 40. کاربرد Python در مدل‌سازی آماری
  • 41. مقدمه‌ای بر آمار غیرپارامتری
  • 42. آزمون‌های ناپارامتری
  • 43. رگرسیون ناپارامتری
  • 44. مدل‌های مارکوف پنهان (HMM)
  • 45. کاربرد HMM در تحلیل داده‌های ترتیبی
  • 46. مدل‌های گرافیکی و شبکه‌های بیزی
  • 47. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی شبکه‌های بیزی
  • 48. طراحی و استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 49. روش‌های خوشه‌بندی آماری
  • 50. K-Means
  • 51. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 52. تحلیل بقا
  • 53. مقدمه‌ای بر تحلیل بقا
  • 54. توابع بقا و خطر
  • 55. مدل‌های کاکس
  • 56. کاربرد مدل‌های آماری در علوم زیستی
  • 57. مدل‌سازی داده‌های ژنتیکی
  • 58. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک
  • 59. کاربرد مدل‌های آماری در علوم اجتماعی
  • 60. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده
  • 61. مدل‌سازی پدیده‌های اجتماعی
  • 62. کاربرد مدل‌های آماری در اقتصاد
  • 63. مدل‌سازی مالی
  • 64. مدل‌سازی پیش‌بینی اقتصادی
  • 65. کاربرد مدل‌های آماری در مهندسی
  • 66. مدل‌سازی قابلیت اطمینان
  • 67. مدل‌سازی فرآیندها
  • 68. کاربرد مدل‌های آماری در علوم محیط زیست
  • 69. مدل‌سازی تغییرات اقلیمی
  • 70. مدل‌سازی آلودگی هوا
  • 71. مدل‌سازی داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 72. چالش‌های آماری در داده‌های بزرگ
  • 73. روش‌های آماری برای داده‌های بزرگ
  • 74. انواع داده‌های پیچیده
  • 75. داده‌های پانلی
  • 76. داده‌های شبکه‌ای
  • 77. داده‌های چندسطحی
  • 78. مدل‌سازی داده‌های چندسطحی
  • 79. مقدمه‌ای بر دینامیک سیستم‌ها
  • 80. مدل‌سازی سیستم‌های پویا
  • 81. تحلیل حساسیت در مدل‌های آماری
  • 82. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 83. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter tuning)
  • 84. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 85. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 86. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 87. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی آماری
  • 88. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 89. سوگیری در مدل‌های آماری
  • 90. تفسیرپذیری مدل‌های آماری
  • 91. مدل‌های آماری قابل تفسیر
  • 92. روش‌های افزایش تفسیرپذیری
  • 93. کاربرد DE-MC در تحلیل داده‌های پیچیده
  • 94. معرفی روش DE-MC
  • 95. مزایای DE-MC در مدل‌سازی آماری
  • 96. پیاده‌سازی DE-MC در مسائل پیچیده
  • 97. مثال‌های کاربردی DE-MC در آمار زیستی
  • 98. مثال‌های کاربردی DE-MC در آمار اجتماعی
  • 99. مثال‌های کاربردی DE-MC در آمار اقتصادی
  • 100. مثال‌های کاربردی DE-MC در آمار مهندسی

📚 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.