سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب شاخص Geweke: معیار کلیدی برای اطمینان از همگرایی MCMC

کتاب شاخص Geweke: معیار کلیدی برای اطمینان از همگرایی 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: معیار کلیدی برای اطمینان از همگرایی MCMC

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

موضوع میانی: Geweke Diagnostic

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 2. مبانی احتمالات و آمار برای MCMC
  • 3. مفاهیم زنجیره مارکوف
  • 4. ایجاد زنجیره‌های مارکوف
  • 5. همگرایی در زنجیره‌های مارکوف
  • 6. مفهوم حالت پایدار
  • 7. انواع توزیع‌های احتمالی
  • 8. توزیع‌های نرمال و چندمتغیره
  • 9. توزیع‌های بتا و گاما
  • 10. توزیع‌های هیپرتوزیع و گوسین-ویشارت
  • 11. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی
  • 12. قضیه بیز
  • 13. استنتاج پارامترها
  • 14. روش‌های نمونه‌گیری مستقیم
  • 15. تولید اعداد تصادفی
  • 16. تولید اعداد شبه‌تصادفی
  • 17. تولید اعداد تصادفی با توزیع‌های مختلف
  • 18. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MCMC
  • 19. الگوریتم متروپلیس-هستینگز (MH)
  • 20. مراحل الگوریتم MH
  • 21. انتخاب تابع پیشنهاد در MH
  • 22. تنظیم نرخ پذیرش در MH
  • 23. پیاده‌سازی الگوریتم MH
  • 24. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس
  • 25. مراحل نمونه‌گیری گیبس
  • 26. شرطی‌سازی در نمونه‌گیری گیبس
  • 27. پیاده‌سازی نمونه‌گیری گیبس
  • 28. مقایسه الگوریتم‌های MH و گیبس
  • 29. مقدمه‌ای بر معیارهای همگرایی MCMC
  • 30. اهمیت بررسی همگرایی
  • 31. چالش‌های تشخیص همگرایی
  • 32. روش‌های بصری بررسی همگرایی
  • 33. نمودارهای سری زمانی
  • 34. نمودارهای تابع خودهمبستگی (ACF)
  • 35. نمودارهای توزیع پسین
  • 36. روش‌های کمی بررسی همگرایی
  • 37. شاخص‌های همگرایی
  • 38. مقدمه‌ای بر شاخص Geweke
  • 39. مفهوم و کاربرد شاخص Geweke
  • 40. مبانی نظری شاخص Geweke
  • 41. نحوه محاسبه شاخص Geweke
  • 42. بخش اول شاخص Geweke
  • 43. بخش دوم شاخص Geweke
  • 44. تفسیر مقادیر شاخص Geweke
  • 45. آستانه‌های معناداری برای شاخص Geweke
  • 46. مزایای شاخص Geweke
  • 47. محدودیت‌های شاخص Geweke
  • 48. کاربرد شاخص Geweke در مدل‌های خطی
  • 49. کاربرد شاخص Geweke در مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 50. کاربرد شاخص Geweke در مدل‌های سری زمانی
  • 51. کاربرد شاخص Geweke در مدل‌های ناپارامتری
  • 52. کاربرد شاخص Geweke در مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 53. بررسی همگرایی در مدل‌های بیزی
  • 54. تکنیک‌های پیشرفته در MCMC
  • 55. کاهش همبستگی بین متغیرها
  • 56. نمونه‌گیری با اولویت‌بندی
  • 57. نمونه‌گیری با استفاده از متغیرهای کمکی
  • 58. نمونه‌گیری در فضاهای پارامتری پیچیده
  • 59. تنظیم پارامترهای الگوریتم MCMC
  • 60. بهینه‌سازی نرخ پذیرش
  • 61. بهینه‌سازی تابع پیشنهاد
  • 62. استفاده از روش‌های تسریع همگرایی
  • 63. روش‌های اصلاحی برای همگرایی کند
  • 64. بررسی حساسیت به شرایط اولیه
  • 65. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 66. تست‌های تشخیصی برای همگرایی
  • 67. روش‌های مقایسه توزیع‌های پسین
  • 68. تخمین توابع حاشیه‌ای
  • 69. استفاده از نرم‌افزارهای آماری برای MCMC
  • 70. نرم‌افزار Stan
  • 71. نرم‌افزار JAGS
  • 72. نرم‌افزار PyMC3
  • 73. نرم‌افزار Gimsam
  • 74. تمرین‌های عملی با استفاده از شاخص Geweke
  • 75. تحلیل داده‌های واقعی با MCMC
  • 76. مطالعه موردی: مدل‌سازی توزیع درآمد
  • 77. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های زیست‌محیطی
  • 78. مطالعه موردی: پیش‌بینی سری زمانی اقتصادی
  • 79. مطالعه موردی: مدل‌سازی پدیده‌های فیزیکی
  • 80. ملاحظات نهایی در استفاده از MCMC
  • 81. اهمیت درک عمیق مفاهیم
  • 82. نکات کاربردی برای پیاده‌سازی موفق
  • 83. آینده پژوهی در حوزه MCMC
  • 84. توسعه الگوریتم‌های جدید MCMC
  • 85. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 86. کاربرد MCMC در علوم داده
  • 87. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 88. کاربرد MCMC در حوزه سلامت
  • 89. جمع‌بندی مباحث کلیدی

📚 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.