اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی تکنیکهای ارزیابی مدل با Stan
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تکنیکهای ارزیابی مدل با Stan
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. آشنایی با زبان برنامهنویسی Stan
- 3. نصب و راهاندازی Stan
- 4. مفاهیم پایهای مدلسازی بیزی
- 5. توزیعهای پیشین و پسین
- 6. انتخاب توزیع پیشین مناسب
- 7. مدلهای خطی در Stan
- 8. رگرسیون خطی بیزی
- 9. مدلهای رگرسیون لجستیک بیزی
- 10. مدلهای سری زمانی در Stan
- 11. مدلهای خودرگرسیون (AR)
- 12. مدلهای میانگین متحرک (MA)
- 13. مدلهای ARMA و ARIMA
- 14. مدلهای هرم (Hierarchical Models)
- 15. مزایای مدلهای هرم
- 16. پیادهسازی مدلهای هرم در Stan
- 17. مدلهای مختلط (Mixed-Effects Models)
- 18. کاربرد مدلهای مختلط در تحقیقات
- 19. پیادهسازی مدلهای مختلط در Stan
- 20. مدلهای بقا (Survival Models)
- 21. رگرسیون کاکس
- 22. مدلهای پارامتریک بقا
- 23. مدلهای بقا در Stan
- 24. مدلهای فضایی (Spatial Models)
- 25. مدلهای رگرسیون فضایی
- 26. کاربرد مدلهای فضایی در Stan
- 27. مدلهای شبکهای (Network Models)
- 28. مدلهای تحلیل شبکه بیزی
- 29. پیادهسازی مدلهای شبکهای در Stan
- 30. مدلهای پنهان مارکوف (Hidden Markov Models)
- 31. کاربرد HMM در Stan
- 32. مدلهای پویایی سیستم (System Dynamics Models)
- 33. تلفیق مدلهای پویایی سیستم با Stan
- 34. تحلیل دادههای گسسته
- 35. مدلهای خطی تعمیمیافته (GLMs)
- 36. مدلهای پواسون
- 37. مدلهای دوجملهای منفی
- 38. مدلهای تحلیل دادههای گسسته در Stan
- 39. تحلیل دادههای طبقهبندی
- 40. تحلیل عاملی بیزی
- 41. تحلیل مؤلفههای اصلی بیزی
- 42. مدلهای ساختاری کوواریانس بیزی
- 43. پیادهسازی مدلهای طبقهبندی در Stan
- 44. مدلهای پویایی جمعیت
- 45. مدلهای رشد جمعیت
- 46. مدلهای رقابت بین گونهها
- 47. مدلهای پویایی جمعیت در Stan
- 48. مدلهای تصمیمگیری
- 49. مدلهای انتخاب گسسته
- 50. مدلهای انتخاب پیوسته
- 51. مدلهای تصمیمگیری در Stan
- 52. مدلهای یادگیری ماشین بیزی
- 53. ماشینهای بردار پشتیبان بیزی
- 54. شبکههای عصبی بیزی
- 55. مدلهای یادگیری ماشین در Stan
- 56. اعتبارسنجی و انتخاب مدل
- 57. روشهای اعتبارسنجی متقابل
- 58. معیارهای انتخاب مدل
- 59. اعتبارسنجی مدل در Stan
- 60. بهینهسازی پارامترها
- 61. روشهای گرادیان نزولی
- 62. بهینهسازی بیزی
- 63. بهینهسازی در Stan
- 64. ارزیابی عملکرد مدل
- 65. شاخصهای ارزیابی مدل
- 66. تفسیر نتایج مدل
- 67. ارزیابی عملکرد در Stan
- 68. مدلسازی پیشبینی
- 69. ساخت مدلهای پیشبینی
- 70. ارزیابی پیشبینیها
- 71. مدلسازی پیشبینی در Stan
- 72. کاربرد Stan در علوم اقتصادی
- 73. مدلهای اقتصاد سنجی بیزی
- 74. تحلیل سریهای زمانی اقتصادی
- 75. کاربرد Stan در اقتصاد
- 76. کاربرد Stan در علوم اجتماعی
- 77. مدلهای رفتار مصرفکننده
- 78. مدلهای شبکههای اجتماعی
- 79. کاربرد Stan در علوم اجتماعی
- 80. کاربرد Stan در علوم زیستی
- 81. مدلهای ژنتیک جمعیت
- 82. مدلهای اپیدمیولوژی
- 83. کاربرد Stan در علوم زیستی
- 84. کاربرد Stan در علوم مهندسی
- 85. مدلهای قابلیت اطمینان
- 86. مدلهای کنترل کیفیت
- 87. کاربرد Stan در علوم مهندسی
- 88. کاربرد Stan در علوم پزشکی
- 89. مدلهای بالینی
- 90. مدلهای اپیدمی بیماریها
- 91. کاربرد Stan در علوم پزشکی
- 92. کاربرد Stan در علوم محیط زیست
- 93. مدلهای آلودگی هوا
- 94. مدلهای تغییرات اقلیمی
- 95. کاربرد Stan در علوم محیط زیست
- 96. کاربرد Stan در علوم داده
- 97. ساخت خطوط لوله تحلیل داده
- 98. اتوماسیون فرآیندهای آماری
- 99. کاربرد Stan در علوم داده
- 100. نکات پیشرفته در Stan
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.