سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد MCMC در مدل‌های علّی ساختاری

کتاب کاربرد MCMC در مدل‌های علّی ساختاری

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 MCMC در مدل‌های علّی ساختاری

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

موضوع میانی: کاربرد MCMC در استنتاج علّی (Causal Inference)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مدل‌های علّی ساختاری
  • 2. مفاهیم اساسی استنتاج بیزی
  • 3. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف
  • 4. فرآیندهای مارکوف گسسته
  • 5. فرآیندهای مارکوف پیوسته
  • 6. مفهوم حالت پنهان
  • 7. مدل‌های پنهان مارکوف (HMM)
  • 8. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو سری زنجیره‌ای (MCMC)
  • 9. الگوریتم گیبز (Gibbs Sampling)
  • 10. نمونه‌برداری تعویض (Metropolis-Hastings Algorithm)
  • 11. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی
  • 12. مدل‌های رگرسیون بیزی
  • 13. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 14. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 15. پیاده‌سازی MCMC با پایتون
  • 16. کتابخانه‌های پایتون برای MCMC
  • 17. استفاده از Stan برای MCMC
  • 18. استفاده از PyStan
  • 19. استفاده از CmdStanPy
  • 20. ارزیابی همگرایی زنجیره‌ها
  • 21. معیارهای همگرایی (Gelman-Rubin)
  • 22. روش‌های تشخیص واگرایی
  • 23. تنظیم پارامترهای MCMC
  • 24. بررسی حساسیت به شرایط اولیه
  • 25. مدل‌های علّی ساختاری (SEM)
  • 26. مبانی SEM
  • 27. انواع مدل‌های SEM
  • 28. مدل‌های اندازه‌گیری
  • 29. مدل‌های ساختاری
  • 30. تحلیل عاملی تأییدی (CFA)
  • 31. تحلیل عاملی اکتشافی (EFA)
  • 32. روابط علّی بین متغیرها
  • 33. مفاهیم مدل‌سازی علّی
  • 34. مدل‌های مسیر (Path Models)
  • 35. مفروضات مدل‌های علّی ساختاری
  • 36. نرمال بودن توزیع داده‌ها
  • 37. استقلال مشاهدات
  • 38. خطی بودن روابط
  • 39. تک‌مقدار بودن واریانس خطا
  • 40. کاربرد MCMC در SEM
  • 41. استنتاج بیزی در SEM
  • 42. مزایای MCMC در SEM
  • 43. مقایسه MCMC با روش‌های ML در SEM
  • 44. پیاده‌سازی SEM بیزی با MCMC
  • 45. مدل‌های علّی ساختاری با متغیرهای پنهان
  • 46. مدل‌های علّی ساختاری با متغیرهای طبقه‌ای
  • 47. مدل‌های علّی ساختاری با داده‌های طولی
  • 48. مدل‌های علّی ساختاری با اثرات متقابل
  • 49. مدل‌های علّی ساختاری برای داده‌های شبکه‌ای
  • 50. مدل‌های علّی ساختاری برای تحلیل میانجی (Mediation Analysis)
  • 51. مدل‌های علّی ساختاری برای تحلیل تعدیل (Moderation Analysis)
  • 52. تحلیل علّی در علوم اجتماعی
  • 53. تحلیل علّی در علوم رفتاری
  • 54. تحلیل علّی در مدیریت
  • 55. تحلیل علّی در اقتصاد
  • 56. تحلیل علّی در آموزش
  • 57. تحلیل علّی در بهداشت و سلامت
  • 58. تحلیل علّی در علوم سیاسی
  • 59. روش‌های پیشرفته MCMC
  • 60. نمونه‌برداری از روی توزیع‌های پیچیده
  • 61. روش‌های MCMC برای مدل‌های غیرخطی
  • 62. مدل‌های گراف علّی (Causal Graphical Models)
  • 63. شبکه‌های بیزی
  • 64. استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 65. یادگیری ساختار شبکه‌های بیزی
  • 66. مدل‌های علّی در چارچوب احتمالی
  • 67. مفهوم مداخله (Intervention)
  • 68. مفهوم تداخل (Counterfactual)
  • 69. تکنیک‌های مدل‌سازی علّی
  • 70. روش‌های علّی برای ارزیابی اثرات
  • 71. تحلیل علّی در حضور متغیرهای مخدوش‌کننده
  • 72. روش‌های مبتنی بر تطبیق (Matching)
  • 73. روش‌های مبتنی بر وزن‌دهی (Weighting)
  • 74. روش‌های مبتنی بر متغیرهای ابزاری (Instrumental Variables)
  • 75. روش‌های مبتنی بر رگرسیون ناپیوسته (Regression Discontinuity)
  • 76. تحلیل علّی در مطالعات مشاهده‌ای
  • 77. تحلیل علّی در مطالعات تجربی
  • 78. کاربرد MCMC در مدل‌های پیش‌بینی علّی
  • 79. مدل‌های علّی و یادگیری ماشینی
  • 80. یادگیری علّی (Causal Discovery)
  • 81. یادگیری مدل‌های علّی
  • 82. ارزیابی مدل‌های علّی
  • 83. تفسیر نتایج مدل‌های علّی
  • 84. محدودیت‌های مدل‌های علّی
  • 85. اخلاق در مدل‌سازی علّی
  • 86. کاربرد MCMC در مدل‌های علّی ساختاری با داده‌های حجیم
  • 87. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 88. مدل‌های علّی در پلتفرم‌های تحلیل داده
  • 89. کاربرد MCMC در تحلیل سری‌های زمانی علّی
  • 90. مدل‌های علّی برای داده‌های مکانی-زمانی
  • 91. مقدمه‌ای بر نرم‌افزارهای آماری پیشرفته
  • 92. کاربرد MCMC در مدل‌های آماری پیچیده
  • 93. تحلیل حساسیت در مدل‌های علّی
  • 94. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 95. ارائه یافته‌های مدل‌های علّی
  • 96. مطالعات موردی در مدل‌سازی علّی با 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.