اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استفاده از Stan for Advanced Analysis

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استفاده از Stan for Advanced Analysis

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری با Stan
• 2. نصب و راه‌اندازی Stan
• 3. مبانی برنامه‌نویسی در Stan
• 4. انواع مدل‌های خطی و تعمیم‌یافته
• 5. مدل‌های رگرسیون خطی استاندارد در Stan
• 6. مدل‌های رگرسیون لجستیک در Stan
• 7. مدل‌های رگرسیون پواسون در Stan
• 8. مدل‌های مختلط (Mixed-Effects Models)
• 9. مقدمه‌ای بر مدل‌های مختلط
• 10. مدل‌های مختلط خطی در Stan
• 11. مدل‌های مختلط خطی تعمیم‌یافته در Stan
• 12. مدل‌سازی سری‌های زمانی
• 13. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی سری‌های زمانی
• 14. مدل‌های ARIMA در Stan
• 15. مدل‌های حالت-فضا (State-Space Models) در Stan
• 16. مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 17. مدل‌سازی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Modeling)
• 18. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی سلسله‌مراتبی
• 19. مدل‌های سلسله‌مراتبی خطی در Stan
• 20. مدل‌های سلسله‌مراتبی تعمیم‌یافته در Stan
• 21. مدل‌های بایزی (Bayesian Models)
• 22. مقدمه‌ای بر استنتاج بایزی
• 23. فرآیند مارکوف زنجیره‌ای مونت کارلو (MCMC)
• 24. تشخیص و ارزیابی همگرایی MCMC
• 25. مدل‌سازی بایزی با Stan
• 26. کار با توزیع‌های پیشین (Priors)
• 27. انتخاب توزیع‌های پیشین مناسب
• 28. تاثیر توزیع‌های پیشین بر نتایج
• 29. مدل‌سازی رگرسیون خطی بایزی
• 30. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک بایزی
• 31. مدل‌سازی رگرسیون پواسون بایزی
• 32. مدل‌سازی مدل‌های مختلط بایزی
• 33. مدل‌سازی سری‌های زمانی بایزی
• 34. مدل‌سازی سلسله‌مراتبی بایزی
• 35. مدل‌سازی پیشرفته در Stan
• 36. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته پیشرفته
• 37. مدل‌های غیرخطی در Stan
• 38. مدل‌های ساختاری معادلات (SEM) در Stan
• 39. مدل‌سازی شبکه‌های بایزی
• 40. مدل‌سازی داده‌های فضایی در Stan
• 41. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی شده (Categorical Data)
• 42. مدل‌سازی داده‌های ترتیبی (Ordinal Data)
• 43. مدل‌سازی داده‌های بقا (Survival Data)
• 44. مدل‌سازی فرآیندهای فضایی-زمانی
• 45. مدل‌سازی با Stan در حوزه‌های مختلف
• 46. کاربرد Stan در علوم اجتماعی
• 47. کاربرد Stan در اقتصاد
• 48. کاربرد Stan در علوم زیستی
• 49. کاربرد Stan در علوم داده
• 50. کاربرد Stan در تحقیقات بالینی
• 51. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های پیمایشی
• 52. کاربرد Stan در علوم رفتاری
• 53. کاربرد Stan در علوم زمین
• 54. کاربرد Stan در مهندسی
• 55. بهینه‌سازی و تنظیم مدل‌ها در Stan
• 56. نکات پیشرفته در کدنویسی Stan
• 57. مدیریت داده‌های بزرگ با Stan
• 58. اعتبارسنجی مدل‌ها با Stan
• 59. تفسیر نتایج مدل‌های پیچیده
• 60. مقایسه مدل‌ها با معیارهای بایزی
• 61. استفاده از Stan برای شبیه‌سازی
• 62. مدل‌سازی علّی با Stan
• 63. مدل‌سازی علت و معلولی در Stan
• 64. مدل‌سازی با متغیرهای پنهان (Latent Variables)
• 65. استفاده از Stan برای تحلیل عامل (Factor Analysis)
• 66. استفاده از Stan برای تحلیل مسیر (Path Analysis)
• 67. مدیریت عدم قطعیت در مدل‌سازی
• 68. ارزیابی حساسیت مدل به مفروضات
• 69. کاربرد Stan در یادگیری ماشین بایزی
• 70. یادگیری عمیق بایزی با Stan
• 71. مدل‌های گرافیکی بایزی در Stan
• 72. مدل‌سازی پویایی سیستم‌ها در Stan
• 73. مدل‌سازی با داده‌های ناقص (Missing Data)
• 74. روش‌های پیشرفته برای داده‌های ناقص
• 75. مدل‌سازی با Stan در تحقیقات میان‌رشته‌ای
• 76. ساخت مدل‌های سفارشی در Stan
• 77. توسعه توابع سفارشی در Stan
• 78. ارتباط Stan با سایر نرم‌افزارهای آماری
• 79. تکنیک‌های عیب‌یابی در Stan
• 80. اشکال‌زدایی (Debugging) مدل‌های Stan
• 81. بهبود عملکرد کد Stan
• 82. استفاده از Stan در محیط‌های ابری
• 83. مقدمه‌ای بر محاسبات موازی در Stan
• 84. مدل‌سازی با استفاده از Stan در R
• 85. مدل‌سازی با استفاده از Stan در Python
• 86. مدل‌سازی با استفاده از Stan در Julia
• 87. مدل‌سازی با استفاده از Stan در Stata
• 88. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های شبکه‌ای
• 89. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی با Stan
• 90. مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده با Stan
• 91. اصول مدل‌سازی پایدار و قابل تکرار
• 92. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی آماری
• 93. ملاحظات حریم خصوصی داده‌ها در مدل‌سازی
• 94. اصول مدل‌سازی شفاف و قابل فهم
• 95. کاربرد Stan در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک
• 96. مدل‌سازی سناریوهای آینده با Stan
• 97. پایان‌نامه و پروژه‌های پیشرفته با Stan