اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی تنظیم پارامترهای MCMC با Stan
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تنظیم پارامترهای MCMC با Stan
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی احتمال و آمار برای MCMC
- 2. مفاهیم اولیه نمونهبرداری تصادفی
- 3. نظریه احتمالات شرطی و استقلال
- 4. توزیعهای احتمال گسسته و پیوسته
- 5. ویژگیهای توزیعهای آماری
- 6. مقدمهای بر استنتاج بیزی
- 7. قضیه بیز و کاربردهای آن
- 8. انتخاب پیشینهای مناسب در استنتاج بیزی
- 9. تابع درستنمایی و نقش آن
- 10. ساختار مدلهای آماری
- 11. مقدمهای بر زنجیرههای مارکوف
- 12. فرآیندهای مارکوف و خواص آنها
- 13. مفهوم حالت پایدار در زنجیرههای مارکوف
- 14. مقدمهای بر روشهای مونت کارلو (MC)
- 15. کاربرد روشهای MC در محاسبات عددی
- 16. شبیهسازی مونت کارلو برای تخمین انتگرالها
- 17. توزیعهای هدف و شبیهسازی آنها
- 18. مشکلات شبیهسازی مستقیم توزیعهای پیچیده
- 19. مقدمهای بر نمونهبرداری از طریق زنجیره مارکوف (MCMC)
- 20. نیاز به MCMC در مدلهای پیچیده
- 21. ایده اصلی MCMC
- 22. الگوریتمهای MCMC
- 23. نمونهبرداری پذیرش-رد (Acceptance-Rejection Sampling)
- 24. مزایا و معایب نمونهبرداری پذیرش-رد
- 25. الگوریتم Metropolis-Hastings
- 26. نحوه کار الگوریتم Metropolis-Hastings
- 27. انتخاب تابع پیشنهاد (Proposal Distribution)
- 28. تأثیر تابع پیشنهاد بر کارایی
- 29. الگوریتم Metropolis
- 30. حالت خاصی از Metropolis-Hastings
- 31. چالشهای پیادهسازی Metropolis-Hastings
- 32. الگوریتم نمونهگیری گیبس (Gibbs Sampling)
- 33. نحوه کار نمونهگیری گیبس
- 34. شرط لازم برای نمونهگیری گیبس
- 35. کاربرد نمونهگیری گیبس در مدلهای چندمتغیره
- 36. مقایسه نمونهگیری گیبس با Metropolis-Hastings
- 37. معیارهای همگرایی در MCMC
- 38. تشخیص همگرایی الگوریتمهای MCMC
- 39. نمودارهای سری زمانی (Trace Plots)
- 40. تحلیل خودهمبستگی (Autocorrelation)
- 41. شاخص کاهش واریانس (Gelman-Rubin Statistic)
- 42. تستهای همگرایی دیگر
- 43. مباحث پیشرفته در MCMC
- 44. طراحی توابع پیشنهاد کارآمد
- 45. استفاده از نمونهگیری ترکیبی (Hybrid Sampling)
- 46. نمونهگیری اهرمی (Langevin Sampling)
- 47. روشهای MCMC با گام زمانی متغیر
- 48. مقدمهای بر Stan
- 49. معماری و قابلیتهای Stan
- 50. زبان مدلسازی Stan
- 51. نحوه تعریف مدل در Stan
- 52. پارامترها، متغیرهای مشاهدهشده و متغیرهای پنهان
- 53. توابع توزیع در Stan
- 54. تعریف بخشهای مدل (model block)
- 55. تعریف بخش داده (data block)
- 56. تعریف بخش پارامترها (parameters block)
- 57. تعریف بخش متغیرهای کمکی (transformed data/parameters block)
- 58. تعریف بخش نتایج (generated quantities block)
- 59. تنظیم پارامترهای MCMC در Stan
- 60. تنظیمات مربوط به الگوریتمهای نمونهگیری
- 61. تعداد تکرارها (iterations) و burn-in
- 62. تعداد زنجیرهها (chains)
- 63. تنظیمات مربوط به الگوریتم HMC (Hamiltonian Monte Carlo)
- 64. تنظیمات مربوط به الگوریتم NUTS (No-U-Turn Sampler)
- 65. تنظیم پارامترهای گام زمانی (stepsize) و تعداد گامها (num_samples)
- 66. تنظیم پارامترهای مربوط به همگرایی
- 67. تنظیمات مربوط به پیشپردازش دادهها
- 68. تنظیمات مربوط به اعتبارسنجی مدل
- 69. ارزیابی کیفیت نمونهها
- 70. استفاده از شاخصهای همگرایی در Stan
- 71. تحلیل نمودارهای سری زمانی در Stan
- 72. بررسی خودهمبستگی در Stan
- 73. تفسیر نتایج MCMC
- 74. تخمین پارامترها و فواصل اطمینان بیزی
- 75. نمودارهای توزیع پسین
- 76. محاسبه آمارههای توصیفی از توزیع پسین
- 77. بررسی برازش مدل
- 78. استفاده از شاخصهای اطلاعاتی (WAIC, LOO-CV)
- 79. مقایسه مدلهای جایگزین
- 80. کاربرد MCMC با Stan در علوم مختلف
- 81. مثالهای عملی در اقتصادسنجی
- 82. مثالهای عملی در آمار زیستی
- 83. مثالهای عملی در علوم اجتماعی
- 84. مثالهای عملی در یادگیری ماشین
- 85. نکات تکمیلی و تکنیکهای پیشرفته
- 86. مدلسازی سلسلهمراتبی با Stan
- 87. تنظیمات پیشرفته برای مدلهای پیچیده
- 88. دیباگ کردن مدلهای Stan
- 89. کارایی و بهینهسازی کد Stan
- 90. نکات اخلاقی در تحلیل دادههای آماری
- 91. ملاحظات شرعی در کاربردهای مالی و اقتصادی
- 92. تفسیر نتایج با رویکرد اسلامی
- 93. پرهیز از مصادیق ربا در مدلسازی اقتصادی
- 94. چارچوبهای عقود اسلامی در مدلسازی
- 95. ملاحظات شرعی در علوم پزشکی و روانشناسی
- 96. چارچوب خانواده ایرانی-اسلامی در تحلیل روابط
- 97. پرهیز از ترویج الگوهای غربی در روانشناسی
- 98. ملاحظات شرعی در تحلیلهای تاریخی و سیاسی
- 99. تأکید بر منافع ملی در روابط بینالملل
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.