اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل‌های آماری در Stan

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل‌های آماری در Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر اعتبارسنجی مدل‌های آماری
• 2. مبانی مدل‌سازی آماری در Stan
• 3. توسعه مدل‌های آماری پویا
• 4. مفاهیم کلیدی در اعتبارسنجی مدل
• 5. اهمیت اعتبارسنجی در تحلیل داده
• 6. انواع روش‌های اعتبارسنجی متقابل
• 7. اعتبارسنجی مبتنی بر شبیه‌سازی
• 8. اعتبارسنجی پس از برازش (Posterior Predictive Checks)
• 9. بررسی برازش مدل (Goodness-of-Fit)
• 10. تحلیل باقی‌مانده‌ها (Residual Analysis)
• 11. بررسی فرض‌های مدل
• 12. تأثیرات متقابل متغیرها
• 13. تفسیر پارامترهای مدل
• 14. ارزیابی عدم قطعیت در برآورد پارامترها
• 15. تکنیک‌های نمونه‌گیری مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
• 16. نشانگرهای همگرایی MCMC
• 17. آزمون‌های همگرایی MCMC (Gelman-Rubin)
• 18. تشخیص عدم همگرایی
• 19. استفاده از Stan برای پیاده‌سازی مدل‌های آماری
• 20. ساختار زبان Stan
• 21. نوشتن مدل‌های ساده در Stan
• 22. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته در Stan
• 23. مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
• 24. مدل‌های مخلوط (Mixed-Effects Models)
• 25. مدل‌های سری زمانی در Stan
• 26. مدل‌های فضایی در Stan
• 27. مدل‌های بقا در Stan
• 28. مدل‌های لجستیک و پروبیت در Stan
• 29. مدل‌های رگرسیون پواسون در Stan
• 30. مدل‌های عاملی در Stan
• 31. مدل‌های رتبه‌بندی در Stan
• 32. مدل‌های شبکه‌ای در Stan
• 33. مدل‌های بیزی در Stan
• 34. روش‌های بیزی برای اعتبارسنجی
• 35. انتخاب پیشین (Prior Selection) در مدل‌های بیزی
• 36. تفسیر نتایج بیزی
• 37. مقایسه مدل‌های بیزی
• 38. معیارهای مقایسه مدل (DIC, WAIC, LOO-CV)
• 39. استفاده از بسته‌های R و Python برای Stan
• 40. بسته `rstanarm`
• 41. بسته `brms`
• 42. بسته `CmdStanPy`
• 43. پیاده‌سازی مدل‌های سفارشی در Stan
• 44. بهینه‌سازی کد Stan
• 45. عیب‌یابی مدل‌های Stan
• 46. مدل‌سازی داده‌های پرت (Outliers)
• 47. مدل‌سازی داده‌های گمشده (Missing Data)
• 48. اعتبارسنجی مدل‌های پیش‌بینی
• 49. ارزیابی عملکرد پیش‌بینی
• 50. منحنی ROC و AUC
• 51. شاخص‌های دقت و صحت پیش‌بینی
• 52. اعتبارسنجی مدل‌ها در علم داده
• 53. کاربرد اعتبارسنجی در یادگیری ماشین
• 54. تمایز اعتبارسنجی در آمار و یادگیری ماشین
• 55. اعتبارسنجی مدل‌های مبتنی بر درخت تصمیم
• 56. اعتبارسنجی مدل‌های مبتنی بر ماشین بردار پشتیبان
• 57. اعتبارسنجی مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 58. اعتبارسنجی مدل‌های مبتنی بر مدل‌های خطی
• 59. اعتبارسنجی مدل‌های غیرپارامتری
• 60. اعتبارسنجی مدل‌های آماری در اقتصاد
• 61. اعتبارسنجی مدل‌های آماری در علوم زیستی
• 62. اعتبارسنجی مدل‌های آماری در علوم اجتماعی
• 63. اعتبارسنجی مدل‌های آماری در مهندسی
• 64. اعتبارسنجی مدل‌های آماری در علوم پزشکی
• 65. اعتبارسنجی مدل‌های آماری در حوزه سلامت
• 66. اعتبارسنجی مدل‌های آماری در حوزه بهداشت
• 67. اعتبارسنجی مدل‌های آماری در حوزه درمان
• 68. اعتبارسنجی مدل‌های آماری در حوزه پژوهش
• 69. مدل‌سازی پیش‌بینی ریسک
• 70. مدل‌سازی پیش‌بینی خطر
• 71. مدل‌سازی پیش‌بینی بقا
• 72. مدل‌سازی پیش‌بینی موفقیت
• 73. مدل‌سازی پیش‌بینی شکست
• 74. تکنیک‌های کاهش ابعاد
• 75. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 76. تحلیل عاملی اکتشافی (EFA)
• 77. تحلیل عامل تاییدی (CFA)
• 78. اعتبارسنجی در تحلیل عاملی
• 79. استفاده از داده‌های شبیه‌سازی شده برای اعتبارسنجی
• 80. اعتبارسنجی مدل‌های مبتنی بر داده‌های حجیم
• 81. اعتبارسنجی مدل‌های در زمان واقعی
• 82. اعتبارسنجی مدل‌های پویا در زمان واقعی
• 83. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر مدل‌های اعتبارسنجی شده
• 84. اعتبارسنجی مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق
• 85. اعتبارسنجی مدل‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی
• 86. اعتبارسنجی مدل‌های مبتنی بر پردازش زبان طبیعی
• 87. اعتبارسنجی مدل‌های مبتنی بر بینایی ماشین
• 88. روش‌های نوین اعتبارسنجی مدل
• 89. اعتبارسنجی مدل‌ها در دوره‌های آموزشی
• 90. اهمیت اعتبارسنجی در تصمیم‌گیری‌های مدیریتی
• 91. اعتبارسنجی مدل‌ها برای اطمینان از قابلیت اطمینان
• 92. اعتبارسنجی مدل‌ها در کاربردهای عملی
• 93. استانداردهای اعتبارسنجی مدل
• 94. ملاحظات اخلاقی در اعتبارسنجی مدل
• 95. آینده اعتبارسنجی مدل‌های آماری
• 96. جمع‌بندی مباحث اعتبارسنجی مدل