سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan

کتاب ملاحظات مهم در اجرای MCMC 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 ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری زنجیره مارکوف مونت کارلو
  • 2. مبانی نظری MCMC
  • 3. مفاهیم اساسی زنجیره‌های مارکوف
  • 4. فرآیندهای تصادفی و ایستا
  • 5. فضای حالت و انتقال حالت
  • 6. توزیع پایدار زنجیره مارکوف
  • 7. تعریف روش‌های مونت کارلو
  • 8. کاربرد روش‌های مونت کارلو در آمار
  • 9. محدودیت‌های روش‌های مونت کارلو استاندارد
  • 10. نیاز به روش‌های پیشرفته‌تر
  • 11. معرفی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 12. مراحل اجرای الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 13. تابع پیشنهاد (Proposal Function)
  • 14. تابع احتمال هدف (Target Distribution)
  • 15. قانون عدم بازگشت (Detailed Balance)
  • 16. شرط عدم بازگشت (Reversibility)
  • 17. معیار پذیرش (Acceptance Probability)
  • 18. انتخاب تابع پیشنهاد مناسب
  • 19. اهمیت انتخاب تابع پیشنهاد
  • 20. محدودیت‌های الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 21. معرفی الگوریتم گیبس (Gibbs Sampling)
  • 22. مراحل اجرای الگوریتم گیبس
  • 23. نمونه‌گیری از توزیع‌های شرطی
  • 24. کاربرد گیبس در توزیع‌های چندمتغیره
  • 25. مزایای الگوریتم گیبس
  • 26. شرایط لازم برای اجرای گیبس
  • 27. مقایسه Metropolis-Hastings و گیبس
  • 28. انتخاب بین Metropolis-Hastings و گیبس
  • 29. مبانی برنامه‌نویسی آماری
  • 30. معرفی زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 31. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 32. سینتکس زبان Stan
  • 33. انواع داده‌ها در Stan
  • 34. تعریف مدل‌های آماری در Stan
  • 35. توابع توزیع احتمال در Stan
  • 36. استفاده از توزیع‌های پیشین (Prior Distributions)
  • 37. استفاده از توزیع‌های پسین (Posterior Distributions)
  • 38. بهینه‌سازی پارامترها با Stan
  • 39. اجرای نمونه‌گیری MCMC در Stan
  • 40. تنظیمات پارامترهای MCMC در Stan
  • 41. تعداد زنجیره‌ها (Chains)
  • 42. تعداد تکرارها (Iterations)
  • 43. طول Burn-in
  • 44. Thinning
  • 45. تشخیص همگرایی (Convergence Diagnostics)
  • 46. نمودارهای Trace Plot
  • 47. نمودارهای Autocorrelation Plot
  • 48. آماره‌های R-Hat (Gelman-Rubin Statistic)
  • 49. آماره‌های Effective Sample Size (ESS)
  • 50. روش‌های ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 51. تجزیه و تحلیل نتایج MCMC
  • 52. محاسبه میانگین و واریانس توزیع پسین
  • 53. محاسبه فواصل اطمینان (Credible Intervals)
  • 54. رسم نمودارهای توزیع پسین
  • 55. تفسیر نتایج در چارچوب مدل
  • 56. ملاحظات اجرای MCMC با Stan
  • 57. انتخاب مدل آماری مناسب
  • 58. تعریف مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models)
  • 59. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (Generalized Linear Models)
  • 60. مدل‌های خطی مختلط (Mixed-Effects Models)
  • 61. کاربرد MCMC در مسائل سری زمانی
  • 62. کاربرد MCMC در مسائل فضایی
  • 63. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 64. مدل‌های بیزی برای طبقه‌بندی
  • 65. مدل‌های بیزی برای رگرسیون
  • 66. کاربرد MCMC در اقتصادسنجی بیزی
  • 67. مدل‌های پیش‌بینی بیزی
  • 68. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 69. مدل‌های بیزی برای تحلیل بقا
  • 70. مدل‌های بیزی برای ژنتیک جمعیت
  • 71. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 72. مدل‌های بیزی برای اطمینان‌پذیری
  • 73. مدل‌های بیزی برای تحلیل ریسک
  • 74. ملاحظات عملی در اجرای MCMC
  • 75. مدیریت حافظه و محاسبات
  • 76. بهینه‌سازی کد Stan
  • 77. اشکال‌زدایی (Debugging) مدل‌های Stan
  • 78. مقایسه روش‌های MCMC با روش‌های تحلیلی
  • 79. کاربرد MCMC در داده‌های بزرگ
  • 80. ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده‌ها
  • 81. حفظ حریم خصوصی در تحلیل‌های بیزی
  • 82. استانداردسازی در گزارش‌دهی نتایج
  • 83. آموزش پیشرفته در MCMC
  • 84. روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 85. نمونه‌گیری با اهمیت (Importance Sampling)
  • 86. روش‌های نمونه‌گیری مبتنی بر اپتیمم‌سازی
  • 87. تکنیک‌های بهبود همگرایی
  • 88. مدل‌سازی پیچیده با Stan
  • 89. انواع مدل‌های پیشرفته در Stan
  • 90. کاربرد Stan در تحقیقات دانشگاهی
  • 91. مقالات و پژوهش‌های مرتبط با Stan
  • 92. منابع آموزشی تکمیلی برای Stan
  • 93. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده 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.