سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب شاخص Geweke: درک و استفاده در MCMC

کتاب شاخص Geweke: درک و استفاده در MCMC

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 شاخص Geweke: درک و استفاده در MCMC

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

موضوع میانی: Geweke Diagnostic

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 2. مفهوم فضای حالت و توزیع هدف
  • 3. مقدمه‌ای بر نظریه احتمالات و آمار
  • 4. مفاهیم پایه‌ای توزیع‌های احتمال
  • 5. توزیع‌های گسسته و پیوسته
  • 6. امید ریاضی و واریانس
  • 7. قضیه حد مرکزی
  • 8. مقدمه‌ای بر برآوردگرها
  • 9. روش حداکثر درستنمایی
  • 10. روش گشتاورها
  • 11. مفهوم همگرایی در آمار
  • 12. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی
  • 13. تولید اعداد تصادفی یکنواخت
  • 14. تبدیل متغیرهای تصادفی
  • 15. روش‌های نمونه‌گیری از توزیع‌های دلخواه
  • 16. مقدمه‌ای بر زنجیره مارکوف
  • 17. فضاهای حالت و گذارها
  • 18. ماتریس گذار
  • 19. حالت‌های پایدار
  • 20. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MCMC
  • 21. نیاز به MCMC در مسائل پیچیده
  • 22. ایده اصلی الگوریتم‌های MCMC
  • 23. مقدمه‌ای بر الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 24. مفهوم تابع پیشنهاد
  • 25. تابع پذیرش
  • 26. قوانین پذیرش
  • 27. مثال‌های ساده Metropolis-Hastings
  • 28. مقدمه‌ای بر الگوریتم نمونه‌گیری گیبس
  • 29. شرطی‌سازی و توزیع‌های شرطی
  • 30. نمونه‌گیری از توزیع‌های حاشیه‌ای
  • 31. الگوریتم گیبس در عمل
  • 32. مقایسه Metropolis-Hastings و گیبس
  • 33. مقدمه‌ای بر شاخص Geweke
  • 34. هدف شاخص Geweke
  • 35. مفهوم همگرایی در MCMC
  • 36. نشانه‌های واگرایی در MCMC
  • 37. کاربرد شاخص Geweke برای ارزیابی همگرایی
  • 38. محاسبه شاخص Geweke
  • 39. تفسیر نتایج شاخص Geweke
  • 40. محدودیت‌های شاخص Geweke
  • 41. مقدمه‌ای بر ارزیابی همگرایی در MCMC
  • 42. روش‌های دیگر ارزیابی همگرایی
  • 43. نمودارهای سری زمانی
  • 44. نمودارهای خودهمبستگی
  • 45. تست‌های آماری برای همگرایی
  • 46. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 47. تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 48. بهبود نرخ پذیرش
  • 49. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 50. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری با اهمیت (Importance Sampling)
  • 51. مقایسه با MCMC
  • 52. محدودیت‌های نمونه‌گیری با اهمیت
  • 53. مقدمه‌ای بر روش‌های MCMC پیشرفته
  • 54. Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 55. نمونه‌گیری با دینامیک نئوترون
  • 56. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی برای MCMC
  • 57. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
  • 58. مبانی پیاده‌سازی الگوریتم‌ها
  • 59. مقدمه‌ای بر کاربردهای MCMC در علوم داده
  • 60. مدل‌سازی آماری
  • 61. یادگیری ماشین
  • 62. تحلیل سری‌های زمانی
  • 63. مقدمه‌ای بر کاربردهای MCMC در اقتصاد
  • 64. مدل‌سازی اقتصادسنجی
  • 65. پیش‌بینی اقتصادی
  • 66. تحلیل ریسک
  • 67. مقدمه‌ای بر کاربردهای MCMC در زیست‌شناسی
  • 68. مدل‌سازی جمعیت
  • 69. تحلیل داده‌های ژنتیکی
  • 70. مقدمه‌ای بر کاربردهای MCMC در فیزیک
  • 71. مدل‌سازی سیستم‌های فیزیکی
  • 72. شبیه‌سازی پدیده‌ها
  • 73. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته‌تر MCMC
  • 74. Multiple Chains
  • 75. Parallel Tempering
  • 76. Thinning
  • 77. Burn-in Period
  • 78. Trace Plots
  • 79. Autocorrelation Plots
  • 80. Gelman-Rubin Statistic
  • 81. R-hat Statistic
  • 82. Effective Sample Size
  • 83. Convergence Diagnostics
  • 84. Variance Reduction Techniques
  • 85. Stratified Sampling
  • 86. Control Variates
  • 87. Antithetic Variates
  • 88. Quasi-Monte Carlo Methods
  • 89. Sobol Sequences
  • 90. Halton Sequences
  • 91. Low-Discrepancy Sequences
  • 92. Applications in Bayesian Inference
  • 93. Model Selection
  • 94. Model Averaging
  • 95. Hierarchical Models
  • 96. Latent Variable Models
  • 97. Gaussian Processes
  • 98. Bayesian Neural Networks
  • 99. Applications in Machine Learning
  • 100. Clustering

📚 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.