سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تکنیک‌های پیشرفته تشخیص همگرایی در BUGS

کتاب تکنیک‌های پیشرفته تشخیص همگرایی در BUGS

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 تشخیص همگرایی در BUGS

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

موضوع میانی: BUGS (WinBUGS, OpenBUGS)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر همگرایی و تشخیص آن در مدل‌های بیزی
  • 2. مبانی نظری مدل‌های بیزی خطی
  • 3. مفهوم توزیع پیشین و پسین
  • 4. روش‌های شبیه‌سازی مونت کارلو در زنجیره‌های مارکوف (MCMC)
  • 5. الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 6. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 7. مفهوم توزیع هدف و توزیع پیش‌فرض
  • 8. ارزیابی همگرایی در MCMC: معیارهای بصری
  • 9. نمودارهای سری زمانی (Trace Plots)
  • 10. نمودارهای خودهمبستگی (Autocorrelation Plots)
  • 11. نمودارهای چگالی (Density Plots)
  • 12. ارزیابی همگرایی با معیارهای کمی
  • 13. آماره گلمن-رویتر (Gelman-Rubin Statistic)
  • 14. آماره براهمن-کاردو (Brahmani-Cardo Statistic)
  • 15. آماره هیو-هیل (Heuristics and Heuristics)
  • 16. روش‌های مولتی‌چنل برای ارزیابی همگرایی
  • 17. استفاده از چندین زنجیره در MCMC
  • 18. بررسی همگرایی بین زنجیره‌ها
  • 19. بررسی همگرایی درون زنجیره‌ها
  • 20. تکنیک‌های پیشرفته نمونه‌برداری
  • 21. نمونه‌برداری با تغییر پارامتر (Reparameterization)
  • 22. نمونه‌برداری با استفاده از مدل‌های کمکی (Auxiliary Models)
  • 23. روش‌های نمونه‌برداری با اهمیت (Importance Sampling)
  • 24. نمونه‌برداری با اهمیت تکراری (Repeated Importance Sampling)
  • 25. روش‌های تقریبی بیزی
  • 26. استنتاج بیزی تقریبی (Variational Inference)
  • 27. روش‌های مبتنی بر بهینه‌سازی (Optimization-based Methods)
  • 28. استفاده از شبکه‌های عصبی برای استنتاج تقریبی
  • 29. روش‌های تشخیصی پیشرفته برای همگرایی
  • 30. تجزیه و تحلیل واریانس درون و بین زنجیره‌ها
  • 31. تکنیک‌های تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) برای ارزیابی همگرایی
  • 32. استفاده از داده‌های شبیه‌سازی شده برای ارزیابی همگرایی
  • 33. تشخیص واگرایی در مدل‌های پیچیده
  • 34. مدل‌های سلسله مراتبی و چالش‌های همگرایی
  • 35. مدل‌های مکانی-زمانی و همگرایی
  • 36. مدل‌های شبکه و همگرایی
  • 37. مدل‌های غیرخطی و همگرایی
  • 38. تشخیص همگرایی در حضور داده‌های پراکنده
  • 39. تاثیر پیش‌فرض‌ها بر همگرایی
  • 40. انتخاب پیش‌فرض‌های مناسب و تاثیر آن بر همگرایی
  • 41. پیش‌فرض‌های پراکنده (Sparsity Priors)
  • 42. پیش‌فرض‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Priors)
  • 43. ارزیابی حساسیت به پیش‌فرض‌ها
  • 44. تکنیک‌های پیشرفته بصری‌سازی همگرایی
  • 45. استفاده از نرم‌افزارهای آماری پیشرفته (BUGS, Stan, PyMC)
  • 46. ابزارهای بصری‌سازی در R و Python
  • 47. ایجاد داشبوردهای تعاملی برای پایش همگرایی
  • 48. مدیریت خروجی‌های MCMC
  • 49. ذخیره‌سازی و بازیابی نتایج MCMC
  • 50. کاهش حجم داده‌های خروجی MCMC
  • 51. تجزیه و تحلیل نتایج پس از همگرایی
  • 52. محاسبه معیارهای خلاصه (Summary Statistics)
  • 53. محاسبه فواصل اطمینان بیزی (Credible Intervals)
  • 54. انجام آزمون‌های فرضیه در چارچوب بیزی
  • 55. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های بیزی همگرا
  • 56. ارزیابی مدل و انتخاب مدل
  • 57. معیارهای اطلاعاتی بیزی (DIC, WAIC)
  • 58. تحلیل حساسیت به مدل
  • 59. کاربرد MCMC در حوزه‌های مختلف
  • 60. کاربرد در علوم زیستی و پزشکی
  • 61. کاربرد در علوم اجتماعی و اقتصادی
  • 62. کاربرد در مهندسی و علوم داده
  • 63. ملاحظات عملی در اجرای MCMC
  • 64. زمان‌بندی و منابع محاسباتی
  • 65. اشکال‌زدایی (Debugging) کدهای MCMC
  • 66. ارتباط نتایج MCMC با مفاهیم آماری کلاسیک
  • 67. تفسیر نتایج از منظر احتمالاتی
  • 68. ارتباط با روش‌های تخمین بیشینه درست‌نمایی
  • 69. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs)
  • 70. مدل‌های لجستیک بیزی
  • 71. مدل‌های پواسون بیزی
  • 72. مدل‌های رگرسیون بیزی
  • 73. مبانی تحلیل داده‌های حجیم با MCMC
  • 74. چالش‌های نمونه‌برداری در داده‌های بسیار بزرگ
  • 75. روش‌های نمونه‌برداری خوشه‌ای (Clustered Sampling)
  • 76. استفاده از پردازش موازی در MCMC
  • 77. تکنیک‌های پیشرفته برای مدل‌های احتمالی پیچیده
  • 78. مدل‌های گرافیکی بیزی (Bayesian Graphical Models)
  • 79. شبکه‌های عصبی بیزی (Bayesian Neural Networks)
  • 80. یادگیری تقویتی بیزی (Bayesian Reinforcement Learning)
  • 81. مروری بر آخرین تحقیقات در حوزه همگرایی MCMC
  • 82. نکات کلیدی برای اطمینان از همگرایی
  • 83. اشتباهات رایج در ارزیابی همگرایی و راه‌های اجتناب از آن‌ها
  • 84. تفسیر نتایج همگرایی برای تصمیم‌گیری علمی
  • 85. آینده تحقیقات در زمینه استنتاج بیزی و MCMC
  • 86. نکات تکمیلی در مورد نرم‌افزارهای تخصصی BUGS
  • 87. کاربرد BUGS در مدل‌سازی‌های خاص
  • 88. نکات پایانی برای موفقیت در پروژه‌های بیزی
  • 89. فراهم کردن مقدمات لازم برای یادگیری مباحث پیشرفته‌تر.

📚 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.