آمار و علم داده, دوره‌های آموزشی, مدل‌سازی پیشرفته آماری

کتاب تسلط بر مدل‌سازی آماری مدرن: از رگرسیون خطی تا مدل‌های تعمیم‌یافته (GLM)

Name: کتاب تسلط بر مدلسازی آماری مدرن: از رگرسیون خطی تا مدلهای تعمیمیافته (GLM)
SKU: SuperCourse-0000019465
Availability: InStock

299,999 تومان – 399,000 تومان

تسلط بر مدل‌سازی آماری مدرن: از رگرسیون خطی تا مدل‌های تعمیم‌یافته (GLM) تسلط بر مدل‌سازی آماری مدرن: از رگرسیون خطی تا مدل‌های تعمیم‌یافته (GLM) معرفی دوره: گامی فراتر در دنیای داده‌ها آیا آماده‌اید …

نوع پلن دوره

پاک کردن

شناسه محصول: SuperCourse-0000019465 دسته: آمار و علم داده, دوره‌های آموزشی, مدل‌سازی پیشرفته آماری برچسب: Data Science, Generalized Linear Models, Generalized Linear Models (GLM), GLM, Regression Analysis, Statistical Modeling, آمار, آمار پیشرفته, آموزش GLM, آموزش آمار, دوره آموزشی GLM, رگرسیون خطی, علم داده, مدل‌سازی آماری, مدل‌های خطی تعمیم‌یافته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: تسلط بر مدل‌سازی آماری مدرن: از رگرسیون خطی تا مدل‌های تعمیم‌یافته (GLM)

موضوع کلی: آمار و علم داده

موضوع میانی: مدل‌سازی پیشرفته آماری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

1. رگرسیون خطی ساده: مفاهیم و کاربردها
2. رگرسیون خطی چندگانه: متغیرها، برازش و تفسیر
3. تشخیص و اصلاح مشکلات رگرسیون: ناهمسانی واریانس، هم‌خطی
4. متغیرهای طبقه‌ای در رگرسیون: متغیرهای مجازی و اثرات متقابل
5. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
6. مروری بر توزیع‌های نمایی: گاما، نرمال، پواسون، دوجمله‌ای
7. تابع پیوند (Link Function): اهمیت و انتخاب مناسب
8. تابع واریانس و نقش آن در GLM
9. روش‌های برازش مدل GLM: Maximum Likelihood Estimation (MLE)
10. استنباط آماری در GLM: آزمون فرضیه‌ها و بازه‌های اطمینان
11. آزمون نسبت درست‌نمایی (Likelihood Ratio Test)
12. آزمون والد (Wald Test)
13. آزمون امتیاز (Score Test)
14. بررسی برازش مدل GLM: باقیمانده‌ها و معیارهای ارزیابی
15. انتخاب مدل در GLM: AIC, BIC و سایر معیارها
16. رگرسیون لجستیک: مدل‌سازی متغیرهای پاسخ دودویی
17. تفسیر ضرایب در رگرسیون لجستیک: Odds Ratio و احتمال
18. رگرسیون لجستیک چندجمله‌ای (Multinomial Logistic Regression)
19. رگرسیون پواسون: مدل‌سازی داده‌های شمارشی
20. مدل‌های افزایشی پواسون (Poisson Regression with Offset)
21. بررسی اضافه پراکندگی (Overdispersion) در رگرسیون پواسون
22. رگرسیون نیمه-پواسون (Quasi-Poisson Regression)
23. مدل‌های نرخ (Rate Models) و کاربردهای آن‌ها
24. رگرسیون گاما: مدل‌سازی داده‌های پیوسته مثبت
25. رگرسیون گاما و ارتباط آن با مدل‌های خطی
26. تحلیل باقیمانده‌ها در رگرسیون گاما
27. رگرسیون نمایی: کاربردها و تفسیر
28. رگرسیون وایبول (Weibull Regression): مدل‌سازی بقا
29. رگرسیون معکوس گاوسی (Inverse Gaussian Regression)
30. انتخاب توزیع و تابع پیوند مناسب در GLM
31. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته مختلط (GLMM): مقدمه
32. اثرات تصادفی (Random Effects) و اثرات ثابت (Fixed Effects)
33. برازش مدل‌های GLMM: روش‌های برآورد پارامترها
34. انتخاب مدل در GLMM: مقایسه مدل‌ها با اثرات تصادفی مختلف
35. تفسیر ضرایب در GLMM: اثرات سطح گروهی و فردی
36. GLMM در داده‌های طولی (Longitudinal Data): مدل‌سازی تغییرات در طول زمان
37. GLMM برای داده‌های خوشه‌ای (Clustered Data): اثرات ناهمگنی بین خوشه‌ها
38. مدل‌های حاشیه‌ای تعمیم‌یافته (GEE): جایگزینی برای GLMM
39. همبستگی در GEE: ساختارهای همبستگی مختلف
40. برازش مدل‌های GEE: روش‌های برآورد پارامترها
41. تفسیر ضرایب در GEE: اثرات جمعیت‌محور
42. GEE در داده‌های طولی و خوشه‌ای: کاربردها و محدودیت‌ها
43. رگرسیون کوانتایل (Quantile Regression): تخمین کوانتایل‌های شرطی
44. مزایای رگرسیون کوانتایل نسبت به رگرسیون میانگین
45. تفسیر ضرایب در رگرسیون کوانتایل: اثرات بر کوانتایل‌های مختلف
46. کاربرد رگرسیون کوانتایل در شناسایی اثرات ناهمگن
47. رگرسیون غیرپارامتری: مقدمه و روش‌های پایه
48. هموارسازی هسته‌ای (Kernel Smoothing)
49. اسپلاین‌ها (Splines): هموارسازی با توابع چندجمله‌ای
50. مدل‌های افزودنی تعمیم‌یافته (GAM): ترکیب اثرات خطی و غیرخطی
51. انتخاب هموارگر (Smoother Selection) در GAM
52. تفسیر اثرات غیرخطی در GAM: توابع جزئی و اثرات دوطرفه
53. GAM برای داده‌های طولی و خوشه‌ای
54. رگرسیون منظم‌شده (Regularized Regression): Ridge, Lasso, Elastic Net
55. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) با رگرسیون منظم‌شده
56. انتخاب پارامتر تنظیم (Tuning Parameter) در رگرسیون منظم‌شده
57. رگرسیون منظم‌شده برای مدل‌های GLM
58. رگرسیون برداری پشتیبان (Support Vector Regression): SVR
59. هسته (Kernel) در SVR: انتخاب و تاثیر
60. انتخاب پارامترها در SVR
61. رگرسیون درختی (Regression Trees): CART
62. الگوریتم‌های ساخت درخت رگرسیون
63. متوقف کردن رشد درخت و هرس کردن (Pruning)
64. جنگل تصادفی (Random Forest): ترکیب درختان رگرسیون
65. اهمیت متغیرها (Variable Importance) در جنگل تصادفی
66. تقویت گرادیانی (Gradient Boosting): XGBoost, LightGBM, CatBoost
67. تنظیم پارامترها در الگوریتم‌های تقویت گرادیانی
68. مقایسه روش‌های رگرسیون درختی و جنگل تصادفی
69. شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks): مقدمه
70. معماری شبکه‌های عصبی: لایه‌ها، نورون‌ها و توابع فعال‌سازی
71. روش‌های آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار (Backpropagation)
72. جلوگیری از بیش‌برازش در شبکه‌های عصبی: تنظیم وزن و رهاسازی (Dropout)
73. شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks): معماری‌ها و کاربردها
74. رگرسیون با استفاده از شبکه‌های عصبی
75. مقدمه‌ای بر مدل‌های بیزی (Bayesian Models)
76. استنباط بیزی (Bayesian Inference) و قضیه بیز
77. توزیع پیشین (Prior Distribution) و توزیع پسین (Posterior Distribution)
78. روش‌های نمونه‌برداری Markov Chain Monte Carlo (MCMC)
79. مدل‌های خطی بیزی (Bayesian Linear Models)
80. مدل‌های GLM بیزی (Bayesian GLM)
81. انتخاب مدل در چارچوب بیزی: Bayes Factor و معیار DIC
82. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) در مدل‌های بیزی
83. مدل‌های بیزی سلسله‌مراتبی (Bayesian Hierarchical Models)
84. مدل‌سازی داده‌های از دست رفته (Missing Data): روش‌های مختلف
85. حذف لیستی (Listwise Deletion) و Imputation
86. Imputation چندگانه (Multiple Imputation): روش‌ها و کاربردها
87. مدل‌سازی داده‌های سانسور شده (Censored Data): تحلیل بقا
88. مدل کاکس (Cox Proportional Hazards Model)
89. مدل‌های رگرسیونی برای داده‌های سانسور شده
90. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی (Prediction Models)
91. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی (Classification): دقت، حساسیت، ویژگی
92. معیارهای ارزیابی رگرسیون: MSE, RMSE, R-squared
93. منحنی ROC و AUC: ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
94. تحلیل رویداد-زمان (Event History Analysis): مقدمه
95. مدل‌های AFT (Accelerated Failure Time Models)
96. مدل‌سازی رقابت خطرات (Competing Risks)
97. مدل‌های پویای خطی تعمیم‌یافته (DGLM): مدل‌سازی سری‌های زمانی
98. فیلتر کالمن (Kalman Filter) و کاربردهای آن در DGLM
99. مدل‌های سری زمانی GLM
100. مدل‌سازی داده‌های مکانی (Spatial Data): مقدمه

تسلط بر مدل‌سازی آماری مدرن: از رگرسیون خطی تا مدل‌های تعمیم‌یافته (GLM)

معرفی دوره: گامی فراتر در دنیای داده‌ها

آیا آماده‌اید تا تحلیل‌های آماری خود را به سطحی نوین برسانید؟ در دنیای پر از داده امروز، درک عمیق روابط پیچیده بین متغیرها و پیش‌بینی دقیق پدیده‌ها، کلید موفقیت در هر حوزه علمی و تجاری است. این دوره آموزشی، با الهام از مبانی قدرتمند کتاب “An Introduction to Generalized Linear Models”، شما را به سفری در دنیای مدل‌سازی آماری مدرن هدایت می‌کند. ما از پایه‌های مستحکم رگرسیون خطی شروع کرده و سپس به اعماق مدل‌های تعمیم‌یافته (GLM) می‌پردازیم؛ ابزارهایی که انعطاف‌پذیری بی‌نظیری در مدل‌سازی داده‌های متنوع به شما می‌بخشند.

این دوره صرفاً یک آموزش تئوری نیست؛ بلکه یک راهنمای عملی برای حل مسائل واقعی با استفاده از ابزارهای آماری پیشرفته است. شما با مفاهیم کلیدی و الگوریتم‌های پشت این مدل‌ها آشنا شده و توانایی به کارگیری آن‌ها در نرم‌افزارهای آماری رایج را کسب خواهید کرد. با گذراندن این دوره، قادر خواهید بود الگوهای پنهان در داده‌ها را کشف کرده، فرضیات آماری را به چالش بکشید و نتایج تحلیل‌های خود را با اطمینان بیشتری تفسیر و ارائه نمایید.

درباره دوره: چرا GLM؟

کتاب “An Introduction to Generalized Linear Models” یکی از مراجع کلیدی در حوزه مدل‌سازی آماری است که دیدگاهی جامع و عمیق نسبت به چگونگی گسترش مدل‌های خطی کلاسیک برای انواع مختلف داده‌ها ارائه می‌دهد. دوره آموزشی “تسلط بر مدل‌سازی آماری مدرن” با الهام از این اثر گرانقدر، به شما کمک می‌کند تا محدودیت‌های رگرسیون خطی استاندارد را درک کرده و با قدرت مدل‌های تعمیم‌یافته (GLM) آشنا شوید. این مدل‌ها به ما امکان می‌دهند تا داده‌هایی با توزیع‌های مختلف (مانند توزیع پواسون برای داده‌های شمارشی، توزیع برنولی برای داده‌های دودویی، و توزیع گاما برای داده‌های مثبت و ناهمگن) را به طور موثر مدل‌سازی کنیم.

محتوای این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که هم مفاهیم نظری اساسی را پوشش دهد و هم با مثال‌های کاربردی و مطالعات موردی، شما را برای مواجهه با چالش‌های واقعی آماده سازد. شما با درک عمیق ساختار GLM، نحوه انتخاب تابع پیوند (link function) و توزیع مناسب، تفسیر ضرایب مدل و ارزیابی عملکرد آن، به یک تحلیل‌گر داده توانمند تبدیل خواهید شد.

موضوعات کلیدی دوره

مبانی رگرسیون خطی کلاسیک: مفروضات، تفسیر، ارزیابی مدل.
محدودیت‌های رگرسیون خطی: چه زمانی مدل خطی کافی نیست؟
معرفی مدل‌های تعمیم‌یافته (GLM): ساختار، اجزا و فلسفه.
توزیع‌های آماری رایج در GLM: نرمال، برنولی، پواسون، گاما، و غیره.
توابع پیوند (Link Functions): انتخاب تابع پیوند مناسب برای انواع داده.
تخمین پارامترها: روش حداکثر درستنمایی (Maximum Likelihood Estimation).
ارزیابی و مقایسه مدل‌های GLM: آماره‌های مناسب، آزمون نسبت درستنمایی (Likelihood Ratio Test).
رگرسیون لجستیک: مدل‌سازی داده‌های دودویی و دسته‌ای.
مدل‌سازی داده‌های شمارشی: رگرسیون پواسون و مدل‌های بیش‌پراکندگی (Overdispersion).
مدل‌سازی داده‌های پیوسته ناهمگن: رگرسیون گاما و مدل‌های مشابه.
نرم‌افزارها و پیاده‌سازی: کاربرد R و Python در اجرای GLM.
مطالعات موردی پیشرفته: کاربرد GLM در حوزه‌های مختلف (پزشکی، مالی، علوم اجتماعی و…).

مخاطبان دوره: برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای طیف وسیعی از علاقه‌مندان به آمار و علم داده طراحی شده است:

دانشجویان و پژوهشگران: در رشته‌های آمار، علوم کامپیوتر، اقتصاد، مهندسی، پزشکی، علوم اجتماعی و هر رشته‌ای که با داده سروکار دارد.
تحلیل‌گران داده (Data Analysts) و دانشمندان داده (Data Scientists): که به دنبال ارتقاء مهارت‌های مدل‌سازی خود و کار با انواع داده‌های پیچیده‌تر هستند.
متخصصان حوزه کسب‌وکار: که نیاز دارند تا با دقت بیشتری روندهای بازار را تحلیل کرده و پیش‌بینی‌های قابل اطمینان‌تری انجام دهند.
برنامه‌نویسان و مهندسان: که می‌خواهند مدل‌های آماری را در نرم‌افزارها و سیستم‌های خود پیاده‌سازی کنند.
هر فرد علاقه‌مند: به درک عمیق‌تر روش‌های آماری نوین و توانایی حل مسائل پیچیده با استفاده از داده.

پیش‌نیاز اصلی این دوره، آشنایی با مفاهیم اولیه آمار استنباطی و آشنایی اولیه با یک زبان برنامه‌نویسی (مانند R یا Python) خواهد بود.

چرا این دوره را بگذرانیم؟ مزایای کلیدی

گذراندن دوره “تسلط بر مدل‌سازی آماری مدرن” فرصتی استثنایی برای شماست تا:

بهره‌وری تحلیل‌های خود را دوچندان کنید: با استفاده از مدل‌های قدرتمند GLM، به نتایج دقیق‌تر و معنادارتری دست یابید.
محدودیت‌های رگرسیون خطی را پشت سر بگذارید: داده‌های متنوع با توزیع‌های غیرنرمال را با اطمینان مدل‌سازی کنید.
تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده را بهبود بخشید: با پیش‌بینی‌های دقیق‌تر و درک عمیق‌تر از روابط آماری، تصمیمات استراتژیک آگاهانه‌تری بگیرید.
مهارت‌های خود را در بازار کار ارتقاء دهید: توانایی کار با GLM یک مزیت رقابتی قوی در حوزه علم داده محسوب می‌شود.
اعتماد به نفس خود را در تحلیل آماری افزایش دهید: با تسلط بر مبانی نظری و کاربردی GLM، در مواجهه با مسائل پیچیده آماری، آمادگی کامل داشته باشید.
دسترسی به دانش عمیق: با الهام از یکی از بهترین منابع آموزشی، درک جامعی از این مبحث کلیدی کسب کنید.

سرفصل‌های دوره: نقشه راه جامع شما

این دوره آموزشی با پوشش بیش از 100 سرفصل جامع و کاربردی، شما را از مبتدی تا سطح تسلط بر مدل‌سازی آماری مدرن هدایت می‌کند. سرفصل‌های اصلی به شرح زیر است (لیست کامل در ادامه دوره ارائه خواهد شد):

مبانی آمار و احتمالات برای مدل‌سازی
بررسی عمیق رگرسیون خطی ساده و چندگانه
انتخاب متغیرها و مفاهیم مدل‌سازی
بررسی مفروضات مدل رگرسیون خطی و راه‌های رفع آن‌ها
مقدمه‌ای بر توزیع‌های احتمال گسسته و پیوسته
مفهوم تابع پیوند (Link Function) و نقش آن
توزیع‌های خانواده نمایی (Exponential Family)
معرفی رسمی مدل‌های تعمیم‌یافته (GLM)
نحوه برازش مدل GLM با روش حداکثر درستنمایی
ارزیابی انطباق مدل GLM (Goodness-of-Fit)
آزمون‌های فرضیه برای ضرایب GLM
رگرسیون لجستیک: مدل‌سازی نتایج باینری
کاربرد رگرسیون لجستیک در طبقه‌بندی
رگرسیون پواسون برای داده‌های شمارشی
مدیریت داده‌های بیش‌پراکنده (Overdispersion)
مدل‌های منفی دوجمله‌ای (Negative Binomial)
مدل‌سازی داده‌های زمان به وقوع پیوستن (Time-to-Event)
مدل‌های بقا (Survival Models)
کاربرد GLM در تحلیل داده‌های پزشکی و بالینی
مدل‌سازی ریسک و شانس
GLM در تحلیل داده‌های مالی و اقتصادی
کاربرد GLM در علوم اجتماعی و بازاریابی
پیاده‌سازی GLM با نرم‌افزار R (بسته glm)
پیاده‌سازی GLM با نرم‌افزار Python (بسته statsmodels)
مطالعات موردی پیشرفته و تمرین‌های عملی
بررسی مقالات علمی مرتبط با GLM
و ده‌ها سرفصل تخصصی دیگر…

همین امروز ثبت‌نام کنید و آینده تحلیل داده خود را متحول سازید!

📚 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

ویدیوهای آموزشی فارسی — آموزش قدم‌به‌قدم، کاربردی و قابل فهم
پادکست‌های صوتی فارسی — توضیح مفاهیم کلیدی و نکات تکمیلی
کتاب PDF فارسی — شامل کلیهٔ سرفصل‌ها و محتوای آموزشی
کتاب خلاصه نکات ویدیوها و پادکست‌ها – نسخه PDF — مناسب مرور سریع و جمع‌بندی مباحث
کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه یادگیری سریع)
— پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
— پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.
کتاب تمرین‌های درست / نادرست (True / False) – نسخه PDF
— مناسب افزایش دقت مفهومی و تشخیص صحیح یا نادرست بودن گزاره‌ها.
کتاب تمرین‌های جای خالی – نسخه PDF
— تقویت یادگیری فعال و تسلط بر مفاهیم و اصطلاحات کلیدی.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل آموزش تصویری، صوتی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
تمامی فایل‌ها و کتاب‌ها کاملاً فارسی هستند.
توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی ۴۸ ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
نیازی به درج شماره موبایل نیست؛ اما برای پشتیبانی سریع‌تر توصیه می‌شود.
در صورت بروز مشکل در دانلود با شماره 09395106248 تماس بگیرید.
اگر پرداخت انجام شده ولی لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نوع پلن دوره	تمامی کتاب های PDF فارسی مجموعه, تمامی کتاب های PDF فارسی مجموعه + ویدیوها و پادکست های فارسی توضیحی کتاب ها

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “کتاب تسلط بر مدل‌سازی آماری مدرن: از رگرسیون خطی تا مدل‌های تعمیم‌یافته (GLM)”