سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب JAGS و مدل‌های حذف شده: مقابله با داده‌های گمشده

کتاب JAGS و مدل‌های حذف شده: مقابله با داده‌های گمشده

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 JAGS و مدل‌های حذف شده: مقابله با داده‌های گمشده

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

موضوع میانی: JAGS

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر داده‌های گمشده در تحلیل آماری
  • 2. شناخت انواع داده‌های گمشده: MCAR, MAR, MNAR
  • 3. اهمیت مدیریت داده‌های گمشده در پژوهش
  • 4. روش‌های ساده حذف داده‌های گمشده: Listwise Deletion
  • 5. مزایا و معایب حذف Listwise Deletion
  • 6. روش‌های ساده حذف داده‌های گمشده: Pairwise Deletion
  • 7. مزایا و معایب حذف Pairwise Deletion
  • 8. محدودیت‌های روش‌های ساده حذف داده‌های گمشده
  • 9. مقدمه‌ای بر روش‌های جایگزینی داده‌های گمشده
  • 10. جایگزینی با میانگین (Mean Imputation)
  • 11. مزایا و معایب جایگزینی با میانگین
  • 12. جایگزینی با میانه (Median Imputation)
  • 13. مزایا و معایب جایگزینی با میانه
  • 14. جایگزینی با نما (Mode Imputation)
  • 15. مزایا و معایب جایگزینی با نما
  • 16. روش‌های جایگزینی با رگرسیون خطی ساده
  • 17. آموزش جایگزینی با رگرسیون خطی
  • 18. محدودیت‌های جایگزینی با رگرسیون خطی ساده
  • 19. مقدمه‌ای بر مدل‌های JAGS برای داده‌های گمشده
  • 20. مفهوم مدل‌سازی بیزی و کاربرد آن
  • 21. آشنایی با نرم‌افزار JAGS
  • 22. نصب و راه‌اندازی JAGS
  • 23. نوشتن مدل‌های بیزی در JAGS
  • 24. نحوه تعریف متغیرهای مشاهده شده و پنهان
  • 25. مدل‌سازی داده‌های گمشده در JAGS
  • 26. مدل‌سازی MCAR در JAGS
  • 27. مدل‌سازی MAR در JAGS
  • 28. مدل‌سازی MNAR در JAGS
  • 29. مثال عملی: مدل‌سازی MCAR برای یک متغیر
  • 30. مثال عملی: مدل‌سازی MAR برای یک متغیر
  • 31. مثال عملی: مدل‌سازی MNAR برای یک متغیر
  • 32. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MCMC
  • 33. روش گیبس سمپلینگ (Gibbs Sampling)
  • 34. روش M-H (Metropolis-Hastings)
  • 35. کاربرد MCMC در مدل‌های بیزی
  • 36. پیمایش (Burn-in) در MCMC
  • 37. همگرایی (Convergence) در MCMC
  • 38. معیارهای ارزیابی همگرایی: R-hat
  • 39. معیارهای ارزیابی همگرایی: Trace Plots
  • 40. معیارهای ارزیابی همگرایی: Autocorrelation Plots
  • 41. اجرای مدل‌های JAGS و تحلیل خروجی‌ها
  • 42. استفاده از R برای ارتباط با JAGS
  • 43. بسته‌های R برای کار با JAGS (مانند R2jags)
  • 44. نوشتن اسکریپت R برای اجرای مدل JAGS
  • 45. تحلیل نتایج مدل‌های جایگزینی بیزی
  • 46. محاسبه آماره‌های توصیفی پس از جایگزینی
  • 47. مقایسه نتایج مدل‌های مختلف جایگزینی
  • 48. ارزیابی عدم قطعیت در نتایج با مدل‌های بیزی
  • 49. کاربرد مدل‌های حذف شده در تحلیل‌های آماری
  • 50. مفهوم مدل‌های حذف شده (Latent Variable Models)
  • 51. مدل‌سازی متغیرهای پنهان با JAGS
  • 52. مدل‌سازی داده‌های گمشده به عنوان متغیرهای پنهان
  • 53. کاربرد مدل‌های حذف شده در روان‌سنجی
  • 54. کاربرد مدل‌های حذف شده در علوم اجتماعی
  • 55. کاربرد مدل‌های حذف شده در اقتصاد
  • 56. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 57. GLM و داده‌های گمشده
  • 58. مدل‌سازی داده‌های گمشده با استفاده از GLM و JAGS
  • 59. کاربرد GLM در مدل‌سازی داده‌های گمشده برای متغیرهای طبقه‌ای
  • 60. مدل‌سازی داده‌های گمشده برای متغیرهای شمارشی
  • 61. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی
  • 62. مدل‌سازی داده‌های گمشده در سری‌های زمانی
  • 63. کاربرد JAGS در مدل‌سازی سری‌های زمانی با داده‌های گمشده
  • 64. مدل‌های ARIMA با داده‌های گمشده
  • 65. مدل‌های حالت-فضای (State-Space Models) با داده‌های گمشده
  • 66. کاربرد مدل‌های حذف شده در داده‌های گمشده سری زمانی
  • 67. مقدمه‌ای بر روش‌های پیشرفته جایگزینی
  • 68. جایگزینی چندگانه (Multiple Imputation)
  • 69. مقدمه‌ای بر الگوریتم MICE
  • 70. اجرای MICE در R
  • 71. مقایسه MICE با روش‌های بیزی JAGS
  • 72. کاربرد MICE در تحلیل داده‌های گمشده
  • 73. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی ساختاری معادلات (SEM)
  • 74. SEM و داده‌های گمشده
  • 75. مدل‌سازی داده‌های گمشده در SEM با JAGS
  • 76. ارزیابی نقش داده‌های گمشده در SEM
  • 77. کاربرد SEM برای تحلیل داده‌های گمشده در پژوهش‌های رفتاری
  • 78. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و داده‌های گمشده
  • 79. روش‌های یادگیری ماشین برای جایگزینی داده‌های گمشده
  • 80. K-Nearest Neighbors Imputation
  • 81. Decision Tree Imputation
  • 82. Random Forest Imputation
  • 83. کاربرد مدل‌های حذف شده در یادگیری ماشین
  • 84. ملاحظات اخلاقی در مدیریت داده‌های گمشده
  • 85. حفظ حریم خصوصی و محرمانگی داده‌ها
  • 86. شفافیت در گزارش‌دهی روش‌های مدیریت داده‌های گمشده
  • 87. تفسیر نتایج با در نظر گرفتن عدم قطعیت داده‌های گمشده
  • 88. مطالعات موردی: کاربرد JAGS در حل مسائل واقعی داده‌های گمشده
  • 89. مطالعه موردی ۱: تحلیل داده‌های پزشکی با داده‌های گمشده
  • 90. مطالعه موردی ۲: تحلیل داده‌های اجتماعی با داده‌های گمشده
  • 91. مطالعه موردی ۳: تحلیل داده‌های اقتصادی با داده‌های گمشده
  • 92. آینده پژوهش در زمینه داده‌های گمشده و مدل‌سازی بیزی
  • 93. چالش‌های پیش رو در مدیریت داده‌های گمشده
  • 94. پیشنهادات برای تحقیقات آتی
  • 95. جمع‌بندی و مرور کلی مفاهیم 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.