سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راهنمای جامع MCMC برای استنتاج در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته

کتاب راهنمای جامع MCMC برای استنتاج در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته

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 راهنمای جامع MCMC برای استنتاج در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته

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

موضوع میانی: استنتاج مبتنی بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 2. مفاهیم پایه‌ای آمار و احتمال
  • 3. توزیع‌های احتمال گسسته و پیوسته
  • 4. کاربرد توزیع‌های نرمال و برنولی
  • 5. رگرسیون خطی ساده و مفروضات آن
  • 6. ماتریس‌ها و عملیات پایه در جبر خطی
  • 7. مفهوم درست‌نمایی در مدل‌سازی آماری
  • 8. تابع درست‌نمایی برای مدل‌های خطی
  • 9. روش برآورد حداکثر درست‌نمایی (MLE)
  • 10. مشکلات برآورد MLE در مدل‌های پیچیده
  • 11. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف
  • 12. فضاهای حالت و انتقال در زنجیره‌های مارکوف
  • 13. انواع زنجیره‌های مارکوف
  • 14. مفهوم توزیع پایدار در زنجیره‌های مارکوف
  • 15. الگوریتم‌های مونت کارلو برای نمونه‌برداری
  • 16. روش مونت کارلو مبتنی بر اهمیت
  • 17. کاربرد نمونه‌برداری مونت کارلو در انتگرال‌گیری
  • 18. مقدمه‌ای بر روش‌های زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 19. نیاز به MCMC در مدل‌های پیچیده
  • 20. تفاوت MCMC با نمونه‌برداری مونت کارلو ساده
  • 21. مفهوم فضای حالت و توزیع هدف
  • 22. مفهوم زنجیره مارکوف در فضای حالت
  • 23. شرط ایستا بودن زنجیره مارکوف
  • 24. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 25. مراحل پیاده‌سازی Metropolis-Hastings
  • 26. انتخاب تابع پیشنهاد (Proposal Distribution)
  • 27. نکات عملی در انتخاب تابع پیشنهاد
  • 28. الگوریتم نمونه‌بردار گیبس (Gibbs Sampling)
  • 29. مراحل پیاده‌سازی نمونه‌بردار گیبس
  • 30. کاربرد نمونه‌بردار گیبس در مدل‌های شرطی
  • 31. مزایا و معایب نمونه‌بردار گیبس
  • 32. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 33. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 34. ساختار کلی GLM: تابع پیوند و توزیع
  • 35. توزیع پواسون در GLM
  • 36. توزیع دوجمله‌ای منفی در GLM
  • 37. توزیع گاما در GLM
  • 38. توزیع گاوسی تعمیم‌یافته در GLM
  • 39. کاربرد MCMC در براورد پارامترهای GLM
  • 40. پیاده‌سازی MCMC برای GLM با توزیع پواسون
  • 41. پیاده‌سازی MCMC برای GLM با توزیع دوجمله‌ای منفی
  • 42. پیاده‌سازی MCMC برای GLM با توزیع گاما
  • 43. مدل‌های رگرسیون لجستیک و کاربرد آن
  • 44. مشکلات برآورد در رگرسیون لجستیک
  • 45. کاربرد MCMC در رگرسیون لجستیک
  • 46. مدل‌های رگرسیون کوانتایل
  • 47. کاربرد MCMC در مدل‌های رگرسیون کوانتایل
  • 48. مباحث پیشرفته در MCMC
  • 49. همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 50. روش‌های ارزیابی همگرایی (Trace Plots, Autocorrelation)
  • 51. معیارهای ارزیابی همگرایی (Gelman-Rubin, R-hat)
  • 52. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 53. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها (Thinning)
  • 54. استفاده از توابع پیشنهاد ترکیبی
  • 55. روش‌های نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
  • 56. مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
  • 57. کاربرد MCMC در مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 58. نمونه‌برداری از مدل‌های سلسله‌مراتبی با MCMC
  • 59. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته سلسله‌مراتبی (HLM)
  • 60. کاربرد MCMC در HLM
  • 61. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی
  • 62. مدل‌های ARMA و ARIMA
  • 63. استفاده از MCMC در مدل‌های ARIMA
  • 64. کاربرد MCMC در مدل‌های فضایی
  • 65. مدل‌های رگرسیون فضایی
  • 66. استفاده از MCMC در مدل‌های رگرسیون فضایی
  • 67. تکنیک‌های MCMC پیشرفته
  • 68. Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 69. مقدمه‌ای بر HMC
  • 70. کاربرد HMC در مدل‌های پیچیده
  • 71. No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 72. مزایای NUTS نسبت به HMC
  • 73. مدل‌های بیزی و MCMC
  • 74. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی
  • 75. قضیه بیز و تفسیر بیزی
  • 76. کاربرد MCMC در استنتاج بیزی
  • 77. انتخاب پیشین‌های مناسب (Priors)
  • 78. تأثیر پیشین‌ها بر نتایج
  • 79. استنتاج بیزی برای مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 80. بررسی حساسیت نتایج به انتخاب پیشین‌ها
  • 81. کاربرد MCMC در تحلیل بقا (Survival Analysis)
  • 82. مدل‌های کاکس (Cox Models)
  • 83. کاربرد MCMC در مدل‌های کاکس
  • 84. نرم‌افزارهای پیاده‌سازی MCMC
  • 85. نرم‌افزار Stan
  • 86. زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 87. کاربرد Stan در مدل‌های پیچیده
  • 88. نرم‌افزار PyMC3
  • 89. نوشتن مدل‌ها با PyMC3
  • 90. استفاده از PyMC3 برای GLM
  • 91. نرم‌افزار JAGS
  • 92. مقدمه‌ای بر JAGS
  • 93. کاربرد JAGS در مدل‌سازی بیزی
  • 94. مروری بر کاربردهای صنعتی MCMC
  • 95. مدل‌سازی مالی با MCMC
  • 96. مدل‌سازی زیست‌شناختی با MCMC
  • 97. مدل‌سازی در علوم اجتماعی با MCMC
  • 98. ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده‌ها
  • 99. اهمیت تفسیر صحیح نتایج MCMC
  • 100. نمونه‌سازی داده‌های شبیه‌سازی شده

📚 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.