کتاب تحلیل رگرسیون کاربردی و GLM: از مبانی تا پیشرفته
, ,

کتاب تحلیل رگرسیون کاربردی و GLM: از مبانی تا پیشرفته

249,950 تومان

تحلیل رگرسیون کاربردی و GLM: از مبانی تا پیشرفته | دوره آموزش پیش‌بینی تحلیل رگرسیون کاربردی و GLM: از مبانی تا پیشرفته دوره جامع آموزش مدل‌سازی آماری و پیش‌بینی برای حرفه‌ای‌ها 1. معرفی دوره: به دنیا…

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000019459 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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: تحلیل رگرسیون کاربردی و GLM: از مبانی تا پیشرفته

موضوع کلی: مدل‌سازی آماری و پیش‌بینی

موضوع میانی: رگرسیون و مدل‌های خطی تعمیم‌یافته

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه و بررسی اجمالی
  • 2. نیاز به مدل‌سازی آماری
  • 3. مفاهیم اساسی مدل‌سازی رگرسیون
  • 4. هدف رگرسیون خطی ساده
  • 5. انواع مختلف داده‌ها و متغیرها
  • 6. واریانس و کوواریانس
  • 7. مفاهیم احتمال و توزیع‌ها
  • 8. توزیع نرمال و خواص آن
  • 9. مقدمه‌ای بر توزیع‌های گسسته
  • 10. مقدمه‌ای بر توزیع‌های پیوسته
  • 11. انواع متغیرهای پاسخ
  • 12. مدل رگرسیون خطی ساده: مفروضات
  • 13. برآورد پارامترها: روش حداقل مربعات (OLS)
  • 14. مربع کل (SST)
  • 15. مربع خطا (SSE)
  • 16. مربع رگرسیون (SSR)
  • 17. ضریب تعیین (R-squared)
  • 18. نرمال بودن باقی‌مانده‌ها
  • 19. همگنی واریانس باقی‌مانده‌ها (Homoscedasticity)
  • 20. استقلال باقی‌مانده‌ها
  • 21. عدم وجود هم‌خطی کامل (Multicollinearity)
  • 22. آزمون فرضیه برای ضرایب رگرسیون
  • 23. فاصله اطمینان برای ضرایب رگرسیون
  • 24. تفسیر ضرایب رگرسیون
  • 25. مدل رگرسیون خطی چندگانه
  • 26. ساختار مدل رگرسیون چندگانه
  • 27. برآورد پارامترها در مدل چندگانه
  • 28. تفسیر ضرایب در مدل چندگانه
  • 29. آزمون F کلی برای معناداری مدل
  • 30. آزمون فرضیه برای ضرایب منفرد در مدل چندگانه
  • 31. ضریب تعیین تعدیل شده (Adjusted R-squared)
  • 32. بررسی نقض مفروضات در مدل چندگانه
  • 33. شناسایی و مدیریت هم‌خطی (Multicollinearity)
  • 34. تشخیص هم‌خطی: VIF و Tolerance
  • 35. راهکارهای مقابله با هم‌خطی
  • 36. متغیرهای مجازی (Dummy Variables)
  • 37. مدل‌سازی متغیرهای کیفی
  • 38. تفسیر ضرایب متغیرهای مجازی
  • 39. تعامل بین متغیرهای مستقل
  • 40. مدل‌سازی اثرات تعاملی
  • 41. تفسیر ضرایب تعاملی
  • 42. مدل‌های چندجمله‌ای (Polynomial Regression)
  • 43. مدل‌سازی روابط غیرخطی با متغیرهای مستقل
  • 44. برآورد و تفسیر ضرایب مدل‌های چندجمله‌ای
  • 45. انتخاب بهترین مدل رگرسیون
  • 46. معیارهای انتخاب مدل (AIC, BIC)
  • 47. بررسی باقی‌مانده‌ها (Residual Analysis)
  • 48. نمودارهای باقی‌مانده
  • 49. تشخیص نقاط پرت (Outliers)
  • 50. تشخیص نقاط اهرمی (Leverage Points)
  • 51. شناسایی و مدیریت نقاط تأثیرگذار (Influential Points)
  • 52. رگرسیون وزنی (Weighted Least Squares – WLS)
  • 53. کاربرد WLS در مواقع واریانس ناهمگن
  • 54. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 55. نیاز به GLM: فراتر از رگرسیون خطی
  • 56. اجزای GLM: تابع پیوند (Link Function)
  • 57. اجزای GLM: توزیع خانواده نمایی (Exponential Family)
  • 58. مفهوم توزیع در GLM
  • 59. توزیع پواسون (Poisson Distribution)
  • 60. کاربرد توزیع پواسون در GLM (رگرسیون پواسون)
  • 61. تفسیر ضرایب در رگرسیون پواسون
  • 62. بیش‌توزیع (Overdispersion) و راهکارهای آن
  • 63. رگرسیون باینری (Binary Regression)
  • 64. توزیع برنولی (Bernoulli Distribution)
  • 65. مدل لجستیک (Logistic Regression)
  • 66. تابع پیوند لاجیت (Logit Link Function)
  • 67. تفسیر ضرایب در مدل لجستیک
  • 68. نسبت شانس (Odds Ratio)
  • 69. مدل پروبیت (Probit Regression)
  • 70. تابع پیوند پروبیت (Probit Link Function)
  • 71. مقایسه مدل لجستیک و پروبیت
  • 72. مدل‌های ترتیبی (Ordinal Regression)
  • 73. مدل‌های نامرتب (Nominal Regression)
  • 74. رگرسیون چندجمله‌ای لجستیک (Multinomial Logistic Regression)
  • 75. مفاهیم مربوط به مدل‌های طبقه‌بندی
  • 76. ارزیابی مدل‌های GLM
  • 77. شاخص‌های برازش (Goodness-of-fit)
  • 78. آزمون نسبت درستنمایی (Likelihood Ratio Test)
  • 79. معیارهای اطلاعاتی (AIC, BIC) برای GLM
  • 80. استفاده از نرم‌افزارهای آماری برای GLM
  • 81. پیاده‌سازی GLM با R
  • 82. پیاده‌سازی GLM با Python (Statsmodels, Scikit-learn)
  • 83. نکات پیشرفته در GLM
  • 84. مدل‌های مختلط (Mixed Models)
  • 85. مقدمه‌ای بر داده‌های طولی (Longitudinal Data)
  • 86. مقدمه‌ای بر داده‌های خوشه‌ای (Clustered Data)
  • 87. مدل‌های خطی مختلط (Linear Mixed Models – LMM)
  • 88. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته مختلط (Generalized Linear Mixed Models – GLMM)
  • 89. مفاهیم مربوط به GLMM
  • 90. برآورد پارامترها در GLMM
  • 91. تفسیر ضرایب در GLMM
  • 92. کاربرد GLMM در مطالعات تکراری
  • 93. کاربرد GLMM در داده‌های سلسله مراتبی
  • 94. مدل‌های سری زمانی (Time Series Models)
  • 95. مقدمه‌ای بر داده‌های سری زمانی
  • 96. مفاهیم همبستگی و خودهمبستگی (Autocorrelation)
  • 97. مدل‌های AR (Autoregressive)
  • 98. مدل‌های MA (Moving Average)
  • 99. مدل‌های ARMA و ARIMA
  • 100. مدل‌های پیش‌بینی با GLM



تحلیل رگرسیون کاربردی و GLM: از مبانی تا پیشرفته | دوره آموزش پیش‌بینی



تحلیل رگرسیون کاربردی و GLM: از مبانی تا پیشرفته

دوره جامع آموزش مدل‌سازی آماری و پیش‌بینی برای حرفه‌ای‌ها

1. معرفی دوره: به دنیای پیش‌بینی‌های قدرتمند قدم بگذارید!

آیا می‌خواهید توانایی تحلیل داده‌های پیچیده و پیش‌بینی آینده را در اختیار داشته باشید؟ آیا به دنبال یادگیری ابزارهای قدرتمند مدل‌سازی آماری هستید که بتواند در تصمیم‌گیری‌های شما تحول ایجاد کند؟ دوره “تحلیل رگرسیون کاربردی و GLM: از مبانی تا پیشرفته” دقیقاً همان چیزی است که به دنبالش هستید!

این دوره آموزشی، با الهام از کتاب مرجع و معتبر “Applied Regression Analysis and Generalized Linear Models” (تحلیل رگرسیون کاربردی و مدل‌های خطی تعمیم‌یافته)، شما را از مبانی رگرسیون تا مفاهیم پیشرفته مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM) همراهی می‌کند. ما در این دوره، دانش و مهارت‌های لازم برای تحلیل داده‌ها، ساخت مدل‌های پیش‌بینی، و استخراج بینش‌های ارزشمند از داده‌ها را به شما آموزش می‌دهیم.

2. درباره دوره: سفری علمی از تئوری تا عمل

این دوره یک سفر یادگیری جامع است که شما را با اصول و کاربردهای رگرسیون و GLM آشنا می‌کند. ما در این دوره، از مفاهیم پایه‌ای مانند رگرسیون خطی ساده و چندگانه شروع می‌کنیم و به تدریج به مباحث پیشرفته‌تری مانند مدل‌های لجستیک، پواسون، و مدل‌های سلسله‌مراتبی می‌پردازیم. این دوره، نه تنها بر تئوری و مبانی ریاضی استوار است، بلکه با ارائه مثال‌های کاربردی و تمرین‌های عملی، به شما کمک می‌کند تا آموخته‌های خود را در عمل به کار ببندید.

دوره “تحلیل رگرسیون کاربردی و GLM” با بهره‌گیری از کتاب مرجع، تمام نیازهای شما را برای یادگیری عمیق و کاربردی این مباحث پوشش می‌دهد. ما تمام تلاش خود را می‌کنیم تا شما را به یک تحلیلگر داده و پیش‌بین حرفه‌ای تبدیل کنیم!

3. موضوعات کلیدی: چه چیزهایی یاد می‌گیرید؟

  • مبانی رگرسیون خطی: مفاهیم اساسی، فرض‌های مدل، و روش‌های برآورد پارامترها
  • رگرسیون چندگانه: استفاده از چندین متغیر پیش‌بین برای مدل‌سازی
  • ارزیابی مدل: معیارهای ارزیابی عملکرد مدل و روش‌های اعتبارسنجی
  • تشخیص و رفع مشکلات: تشخیص و رفع هم‌خطی، ناهمسانی واریانس و نقاط پرت
  • تبدیل متغیرها: تکنیک‌های تبدیل متغیرها برای بهبود مدل
  • مدل‌های تعاملی: بررسی اثرات متقابل متغیرها
  • مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM): معرفی و کاربرد مدل‌های لجستیک، پواسون و گاما
  • مدل‌سازی داده‌های طبقه‌ای: تحلیل داده‌های دسته‌بندی شده
  • مدل‌سازی داده‌های شمارشی: تحلیل داده‌های شمارشی مانند تعداد رویدادها
  • کاربرد عملی: تمرین‌ها و پروژه‌های واقعی برای تقویت مهارت‌ها

4. مخاطبان دوره: این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای طیف وسیعی از مخاطبان طراحی شده است، از جمله:

  • دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های آمار، اقتصاد، مدیریت، علوم اجتماعی و مهندسی: برای تقویت مهارت‌های تحلیلی و پیش‌بینی
  • متخصصان داده و تحلیلگران کسب‌وکار: برای ارتقای مهارت‌های مدل‌سازی و پیش‌بینی
  • مدیران و تصمیم‌گیرندگان: برای استفاده از داده‌ها در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک
  • علاقه‌مندان به یادگیری مدل‌سازی آماری: برای کسانی که می‌خواهند دانش خود را در این زمینه گسترش دهند

5. چرا این دوره را بگذرانیم؟: مزایای بی‌نظیر برای شما

با شرکت در دوره “تحلیل رگرسیون کاربردی و GLM”، شما:

  • مهارت‌های ارزشمند: مهارت‌های ضروری برای تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی را کسب خواهید کرد.
  • درک عمیق: درک عمیقی از مفاهیم رگرسیون و GLM به دست خواهید آورد.
  • توانایی حل مسائل: قادر خواهید بود مسائل دنیای واقعی را با استفاده از مدل‌های آماری حل کنید.
  • افزایش فرصت‌های شغلی: مهارت‌های شما در بازار کار بسیار ارزشمند خواهد بود.
  • اعتماد به نفس: اعتماد به نفس لازم برای کار با داده‌ها و اتخاذ تصمیمات مبتنی بر داده را به دست خواهید آورد.
  • یادگیری از متخصصان: از تجربه و دانش مدرسان باتجربه و متخصص بهره‌مند خواهید شد.
  • پشتیبانی کامل: از پشتیبانی کامل مدرسان و تیم پشتیبانی دوره برخوردار خواهید بود.

همین امروز در این دوره ثبت‌نام کنید و آینده شغلی خود را متحول سازید!

6. سرفصل‌های دوره: سفری به دنیای داده‌ها

این دوره شامل 100 سرفصل جامع و کاربردی است که به شما امکان می‌دهد تمام جنبه‌های تحلیل رگرسیون و GLM را یاد بگیرید. در ادامه، تنها اشاره‌ای گذرا به سرفصل‌ها داریم؛ برای مشاهده لیست کامل و دقیق سرفصل‌ها، به صفحه ثبت‌نام مراجعه کنید:

  • بخش اول: مبانی رگرسیون خطی
    • مفاهیم اساسی آمار و احتمال
    • مروری بر رگرسیون خطی ساده
    • برآورد پارامترها و تفسیر نتایج
    • فرض‌های رگرسیون خطی
    • ارزیابی مدل رگرسیون خطی ساده
    • مثال‌های عملی با نرم‌افزارهای آماری (R، Python)
  • بخش دوم: رگرسیون چندگانه و پیشرفته
    • رگرسیون چندگانه: معرفی و کاربردها
    • انتخاب مدل و روش‌های گام به گام
    • هم‌خطی: تشخیص و رفع
    • ناهمسانی واریانس: تشخیص و رفع
    • نقاط پرت: شناسایی و تاثیر
    • تبدیل متغیرها و ایجاد متغیرهای تعاملی
  • بخش سوم: مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
    • مقدمه‌ای بر GLM و اجزای آن
    • مدل لجستیک: مبانی و کاربردها
    • مدل پواسون: مدل‌سازی داده‌های شمارشی
    • مدل گاما: مدل‌سازی داده‌های مثبت پیوسته
    • انتخاب مدل و مقایسه مدل‌ها
    • کاربرد GLM در حوزه‌های مختلف
  • بخش چهارم: مباحث پیشرفته و کاربردی
    • مدل‌های سلسله‌مراتبی و اثرات تصادفی
    • اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
    • مدل‌سازی سری‌های زمانی
    • کاربرد رگرسیون در تحلیل داده‌های بزرگ
    • ابزارها و نرم‌افزارهای پیشرفته
    • پروژه‌های عملی و case study
  • بخش پنجم: جمع‌بندی و پروژه‌های عملی
    • مروری بر مفاهیم کلیدی
    • ارائه پروژه‌های عملی توسط شرکت‌کنندگان
    • مروری بر بهترین روش‌ها و تکنیک‌ها
    • آماده‌سازی برای آزمون‌ها و مصاحبه‌های شغلی

همین حالا ثبت‌نام کنید و این فرصت استثنایی را از دست ندهید!

© 2024. تمامی حقوق محفوظ است.


📚 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

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “کتاب تحلیل رگرسیون کاربردی و GLM: از مبانی تا پیشرفته”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مرتبط

پیمایش به بالا