سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تکنیک‌های پیشرفته MCMC برای تحلیل مدل‌های خطی تعمیم‌یافته

کتاب تکنیک‌های پیشرفته MCMC برای تحلیل 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 تکنیک‌های پیشرفته MCMC برای تحلیل 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 مدل‌های خطی
  • 3. توزیع‌های احتمال در مدل‌های خطی
  • 4. تابع پیوند در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 5. تابعانندگی نمایی و ویژگی‌های آن
  • 6. انتخاب تابع پیوند مناسب
  • 7. برآورد پارامترها در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 8. روش حداکثر درستنمایی
  • 9. مشکلات برآورد حداکثر درستنمایی
  • 10. مقدمه‌ای بر روش‌های زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 11. کاربرد MCMC در آمار
  • 12. مفاهیم پایه زنجیره مارکوف
  • 13. مسیرهای تصادفی و حالت‌های پایدار
  • 14. الگوریتم‌های MCMC
  • 15. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 16. مراحل الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 17. تنظیم پارامترهای الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 18. الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 19. مراحل الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 20. شباهت‌ها و تفاوت‌های متروپلیس-هستینگز و گیبس
  • 21. ارزیابی همگرایی در MCMC
  • 22. معیارهای تشخیص همگرایی
  • 23. روش‌های بصری برای ارزیابی همگرایی
  • 24. روش‌های آماری برای ارزیابی همگرایی
  • 25. کاهش همبستگی نمونه‌ها
  • 26. تکنیک‌های کاهش واریانس
  • 27. اهمیت نمونه‌گیری با وزن
  • 28. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته با استفاده از MCMC
  • 29. برآورد پارامترها در GLM با MCMC
  • 30. تحلیل واریانس در GLM با MCMC
  • 31. شاخص‌های برازش مدل با MCMC
  • 32. مشکلات در پیاده‌سازی MCMC
  • 33. تنظیمات اولیه در MCMC
  • 34. طول زنجیره و تعداد تکرارها
  • 35. استفاده از بسته‌های نرم‌افزاری MCMC
  • 36. بسته‌های R برای MCMC
  • 37. بسته‌های Python برای MCMC
  • 38. پیاده‌سازی GLM با MCMC در R
  • 39. پیاده‌سازی GLM با MCMC در Python
  • 40. مدل‌های رگرسیون لجستیک با MCMC
  • 41. مدل‌های رگرسیون پواسون با MCMC
  • 42. مدل‌های رگرسیون گاما با MCMC
  • 43. مدل‌های رگرسیون بتا با MCMC
  • 44. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته مختلط
  • 45. مقدمه‌ای بر مدل‌های مختلط
  • 46. کاربرد مدل‌های مختلط
  • 47. برآورد پارامترها در مدل‌های مختلط با MCMC
  • 48. تحلیل داده‌های طولی با MCMC
  • 49. تحلیل داده‌های خوشه‌ای با MCMC
  • 50. مدل‌های رگرسیون غیرپارامتری
  • 51. مقدمه‌ای بر رگرسیون غیرپارامتری
  • 52. کرنل‌ها و توابع هموارسازی
  • 53. برآورد پارامترها در مدل‌های غیرپارامتری با MCMC
  • 54. مقایسه مدل‌های پارامتری و غیرپارامتری
  • 55. حساسیت مدل به انتخاب تابع هموارسازی
  • 56. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های MCMC
  • 57. ارزیابی قابلیت پیش‌بینی مدل
  • 58. کالیبراسیون پیش‌بینی‌ها
  • 59. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 60. مقدمه‌ای بر آمار بیزی
  • 61. قضیه بیز
  • 62. برآورد پارامترها در مدل‌های بیزی
  • 63. استفاده از MCMC در رویکرد بیزی
  • 64. توزیع پیشین
  • 65. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 66. تأثیر توزیع پیشین بر نتایج
  • 67. تحلیل حساسیت به توزیع پیشین
  • 68. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی با MCMC
  • 69. مقایسه رویکرد حداکثر درستنمایی و بیزی
  • 70. مزایای رویکرد بیزی
  • 71. معایب رویکرد بیزی
  • 72. کاربرد MCMC در مدل‌های پیچیده
  • 73. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 74. ساخت مدل‌های سلسله مراتبی
  • 75. برآورد پارامترها در مدل‌های سلسله مراتبی با MCMC
  • 76. اعتبار سنجی مدل‌های MCMC
  • 77. اعتبارسنجی متقابل
  • 78. شاخص‌های ارزیابی مدل
  • 79. مقایسه مدل‌های مختلف
  • 80. ملاحظات محاسباتی در MCMC
  • 81. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 82. استفاده از پردازش موازی
  • 83. مدیریت حافظه در MCMC
  • 84. کاربردهای پیشرفته MCMC در GLM
  • 85. تحلیل داده‌های پرت
  • 86. مدل‌سازی عدم قطعیت
  • 87. مقایسه نتایج با روش‌های تحلیلی
  • 88. مطالعات موردی در حوزه‌های مختلف
  • 89. کاربرد در اقتصاد سنجی
  • 90. کاربرد در علوم پزشکی
  • 91. کاربرد در علوم اجتماعی
  • 92. کاربرد در مهندسی
  • 93. نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده
  • 94. چالش‌های پیش رو در MCMC
  • 95. پیشرفت‌های آینده در MCMC
  • 96. نقش MCMC در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 97. تکنیک‌های نوین MCMC
  • 98. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 99. تکنیک‌های MCMC برای مدل‌های گرافیکی
  • 100. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی

📚 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.