سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کارایی MCMC: Benchmarking Stan و JAGS

کتاب کارایی MCMC: Benchmarking Stan و JAGS

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 کارایی MCMC: Benchmarking Stan و JAGS

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

موضوع میانی: مقایسه با Stan و JAGS

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 2. مبانی نظری MCMC
  • 3. چرا MCMC؟ تاریخچه و کاربردها
  • 4. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 5. پیاده‌سازی Metropolis-Hastings
  • 6. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 7. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 8. پیاده‌سازی Gibbs Sampling
  • 9. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 10. مفاهیم پیشرفته MCMC
  • 11. همگرایی در MCMC
  • 12. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 13. تشخیص عدم همگرایی
  • 14. کاهش واریانس در MCMC
  • 15. نمایندگی زنجیره‌های مارکوف
  • 16. حالت گذار و زمان اقامت
  • 17. کاربرد MCMC در آمار بیزی
  • 18. مدل‌سازی بیزی با MCMC
  • 19. استنتاج پارامترها در مدل‌های بیزی
  • 20. تخمین توزیع پسین (Posterior Distribution)
  • 21. مقدمه‌ای بر نرم‌افزار Stan
  • 22. نصب و پیکربندی Stan
  • 23. زبان مدل‌سازی Stan
  • 24. نوشتن مدل‌های ساده در Stan
  • 25. اجرای مدل‌ها در Stan
  • 26. تفسیر خروجی‌های Stan
  • 27. کاربرد Stan در آمار بیزی
  • 28. مقدمه‌ای بر نرم‌افزار JAGS
  • 29. نصب و پیکربندی JAGS
  • 30. زبان مدل‌سازی JAGS (BUGS Language)
  • 31. نوشتن مدل‌های ساده در JAGS
  • 32. اجرای مدل‌ها در JAGS
  • 33. تفسیر خروجی‌های JAGS
  • 34. کاربرد JAGS در آمار بیزی
  • 35. مقایسه Stan و JAGS
  • 36. نقاط قوت و ضعف Stan
  • 37. نقاط قوت و ضعف JAGS
  • 38. معیارهای بنچمارکینگ MCMC
  • 39. کارایی الگوریتمی
  • 40. سرعت نمونه‌گیری
  • 41. میزان همگرایی
  • 42. استفاده از حافظه
  • 43. انعطاف‌پذیری مدل‌سازی
  • 44. دقت نتایج
  • 45. بنچمارکینگ در عمل
  • 46. انتخاب داده‌های آزمایشی
  • 47. طراحی سناریوهای بنچمارکینگ
  • 48. پیاده‌سازی بنچمارکینگ برای مدل‌های ساده
  • 49. بررسی همگرایی در بنچمارکینگ
  • 50. ارزیابی سرعت نمونه‌گیری
  • 51. مقایسه کارایی با معیارهای مختلف
  • 52. بنچمارکینگ برای مدل‌های پیچیده‌تر
  • 53. مدل‌های رگرسیون خطی بیزی
  • 54. مدل‌های رگرسیون لجستیک بیزی
  • 55. مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
  • 56. مدل‌سازی سری‌های زمانی بیزی
  • 57. کاربرد در علوم اجتماعی
  • 58. کاربرد در علوم زیستی
  • 59. کاربرد در علوم مهندسی
  • 60. کاربرد در علوم اقتصادی
  • 61. مطالعه موردی: مدل‌سازی داده‌های پرسشنامه
  • 62. مطالعه موردی: تحلیل بقا (Survival Analysis)
  • 63. مطالعه موردی: مدل‌سازی اثر متقابل (Interaction Effects)
  • 64. مطالعه موردی: مدل‌سازی داده‌های فضایی
  • 65. انواع MCMC پیشرفته
  • 66. Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 67. No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 68. Extended Metropolis-Hastings
  • 69. Importance Sampling
  • 70. Annealed Importance Sampling
  • 71. Sequential Monte Carlo
  • 72. کاربرد HMC در Stan
  • 73. کاربرد NUTS در Stan
  • 74. بهینه‌سازی پارامترهای MCMC
  • 75. تنظیم نرخ پذیرش (Acceptance Rate)
  • 76. تنظیم اندازه گام (Step Size)
  • 77. تنظیم تعداد زنجیره‌ها (Number of Chains)
  • 78. استراتژی‌های پیشرفته تنظیم
  • 79. عیب‌یابی مشکلات رایج MCMC
  • 80. زنجیره‌های واگرا
  • 81. همگرایی کند
  • 82. نمونه‌گیری ناکارآمد
  • 83. تفسیر نادرست نتایج
  • 84. روش‌های تشخیص و رفع مشکلات
  • 85. کتابخانه‌های کمکی برای MCMC
  • 86. بسته‌های R برای MCMC
  • 87. بسته‌های Python برای MCMC
  • 88. ابزارهای بصری‌سازی MCMC
  • 89. نمودارهای سری زمانی (Trace Plots)
  • 90. نمودارهای چگالی (Density Plots)
  • 91. نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots)
  • 92. نمودارهای شبکه (Network Plots)
  • 93. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 94. بررسی تأثیر تغییرات پارامتر
  • 95. مدل‌سازی عدم قطعیت
  • 96. گزارش‌دهی نتایج MCMC
  • 97. راهنمای نگارش گزارش‌های علمی
  • 98. اصول اخلاقی در استفاده از MCMC
  • 99. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
  • 100. ملاحظات مربوط به داده‌های حساس

📚 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.