اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تکنیک‌های اعتبارسنجی نتایج در Stan

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های اعتبارسنجی نتایج در Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر اعتبارسنجی نتایج در Stan
• 2. مفاهیم پایه در مدل‌سازی آماری
• 3. مبانی احتمالات و آمار استنباطی
• 4. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی R
• 5. نصب و راه‌اندازی Stan و بسته‌های مرتبط
• 6. مقدمه ای بر مدل‌های سلسله مراتبی
• 7. ساختارهای مدل در Stan
• 8. نوشتن اولین مدل ساده در Stan
• 9. کامپایل و اجرای مدل‌های Stan
• 10. فهم خروجی‌های Stan: خلاصه‌های آماری
• 11. نمودارهای تشخیصی برای اعتبارسنجی مدل
• 12. تفسیر نمودارهای Trace و Density
• 13. آزمون‌های گوت-مارتین (Gelman-Rubin)
• 14. آزمون‌های Split-Chain
• 15. تشخیص همگرایی نادرست مدل
• 16. روش‌های بصری برای ارزیابی همگرایی
• 17. بررسی توزیع‌های پسین (Posterior Distributions)
• 18. هیستوگرام توزیع پسین
• 19. نمودارهای کرنل چگالی (Kernel Density Plots)
• 20. نمودارهای جعبه‌ای (Box Plots) برای پارامترها
• 21. نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots) برای پارامترها
• 22. بررسی همبستگی بین پارامترها
• 23. تأثیر همبستگی بر تفسیر نتایج
• 24. روش‌های اعتبارسنجی مدل‌های خطی
• 25. بررسی مفروضات مدل خطی در Stan
• 26. باقیمانده‌ها (Residuals) و نمودارهای آن‌ها
• 27. نمودارهای Q-Q برای نرمال بودن باقیمانده‌ها
• 28. آزمون‌های فرض برای مفروضات مدل
• 29. اعتبارسنجی مدل‌های رگرسیون لجستیک
• 30. بررسی برازش مدل در رگرسیون لجستیک
• 31. نمودارهای ROC و محاسبه AUC
• 32. آزمون هوسمر-لِمشو (Hosmer-Lemeshow)
• 33. اعتبارسنجی مدل‌های مختلط (Mixed Models)
• 34. بررسی پارامترهای ثابت و تصادفی
• 35. نمودارهای باقیمانده برای مدل‌های مختلط
• 36. اعتبارسنجی مدل‌های سری زمانی
• 37. بررسی خودهمبستگی در باقیمانده‌ها
• 38. آزمون‌های Ljung-Box
• 39. نمودارهای پیش‌بینی و فواصل اطمینان
• 40. اعتبارسنجی مدل‌های بیزی
• 41. مفهوم پیشین (Prior) و پسین (Posterior)
• 42. انتخاب پیشین‌های مناسب
• 43. تأثیر پیشین‌ها بر نتایج
• 44. روش‌های اعتبارسنجی مدل‌های بیزی
• 45. تست‌های پیش‌بینی (Posterior Predictive Checks)
• 46. تولید داده‌های شبیه‌سازی شده
• 47. مقایسه داده‌های شبیه‌سازی شده با داده‌های واقعی
• 48. نمودارهای مقایسه داده‌های واقعی و شبیه‌سازی شده
• 49. آماره‌های خلاصه برای تست‌های پیش‌بینی
• 50. آزمون‌های پیش‌بینی مبتنی بر پارامتر
• 51. اعتبارسنجی مدل با استفاده از اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 52. اعتبارسنجی متقابل K-Fold
• 53. اعتبارسنجی متقابل Leave-One-Out
• 54. انتخاب مدل با استفاده از معیارهای اطلاعاتی
• 55. معیار اطلاعاتی آکایکه (AIC)
• 56. معیار اطلاعاتی بیزی (BIC)
• 57. معیارهای دیگر مانند WAIC و LOO-CV
• 58. مقایسه مدل‌ها بر اساس معیارهای اطلاعاتی
• 59. اعتبارسنجی مدل‌های پیچیده و سفارشی
• 60. بررسی اعتبار پارامترهای خاص مدل
• 61. نقش دانش دامنه در اعتبارسنجی
• 62. مستندسازی فرآیند اعتبارسنجی
• 63. گزارش‌دهی نتایج اعتبارسنجی
• 64. اشتباهات رایج در اعتبارسنجی مدل
• 65. راهکارهای بهبود اعتبارسنجی نتایج
• 66. استفاده از بسته‌های کمکی در R برای اعتبارسنجی
• 67. مثال‌های عملی اعتبارسنجی در حوزه‌های مختلف
• 68. اعتبارسنجی مدل‌های پیش‌بینی در علوم زیستی
• 69. اعتبارسنجی مدل‌های اقتصادی
• 70. اعتبارسنجی مدل‌های علوم اجتماعی
• 71. اعتبارسنجی مدل‌های مهندسی
• 72. اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین با Stan
• 73. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بیزی
• 74. استفاده از Stan برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 75. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
• 76. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 77. دقت (Accuracy)، حساسیت (Sensitivity)، ویژگی (Specificity)
• 78. پریسیژن (Precision)، ریکال (Recall)، امتیاز F1
• 79. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی پارامترهای مدل
• 80. تنظیم هایپرپارامترها با استفاده از Stan
• 81. اعتبارسنجی نتایج بهینه‌سازی
• 82. روش‌های پیشرفته اعتبارسنجی
• 83. استفاده از شبیه‌سازی‌های مونت کارلو
• 84. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
• 85. اعتبارسنجی مدل در شرایط عدم قطعیت
• 86. بررسی تأثیر داده‌های پرت (Outliers)
• 87. روش‌های شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
• 88. اعتبارسنجی مدل در حضور داده‌های گمشده (Missing Data)
• 89. روش‌های برخورد با داده‌های گمشده در Stan
• 90. تأثیر داده‌های گمشده بر اعتبارسنجی
• 91. بررسی اعتبار مفروضات حیاتی مدل
• 92. تحلیل اثر متقابل متغیرها
• 93. اعتبارسنجی مدل‌های پویا
• 94. مفاهیم پیش‌بینی و پس‌بینی در مدل‌های پویا
• 95. ارزیابی مدل‌های سری زمانی در Stan
• 96. اعتبارسنجی در پروژه‌های واقعی
• 97. نکات کلیدی برای اعتبارسنجی مؤثر
• 98. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده اعتبارسنجی در Stan