اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کامل تحلیل داده‌های پنل با R: از مفاهیم اولیه تا تکنیک‌های پیشرفته

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کامل تحلیل داده‌های پنل با R: از مفاهیم اولیه تا تکنیک‌های پیشرفته

موضوع کلی: دستهٔ جامع

موضوع میانی: تحلیل داده‌های پنل با استفاده از R

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. آشنایی با مفهوم داده‌های پنل و ویژگی‌های آن
  • 2. ساختار داده‌های طولانی vs گسترده و تبدیل بین آن‌ها
  • 3. وارد کردن و xuất داده‌های panel در R (read.csv, haven, data.table)
  • 4. بررسی داده‌های گم شده و تکنیک‌های پر کردن مقادیر مفقود در پنل
  • 5. آمار توصیفگاهی برای داده‌های panel: میانگین، واریانس، همبستگی intra-grupe
  • 6. نمایش داده‌های panel با ggplot2: خط زمانی، نمودارهای جعبه‌ای، heatmap
  • 7. استفاده از بسته plm برای مدل‌های effets ثابت
  • 8. esimaion of Fixed Effects models with plm: داخل و خارج از.groupby
  • 9. آزمون F برای efectos ثابت vs OLS pooled
  • 10. آزمون Hausman برای انتخاب بین effects ثابت و تصادفی
  • 11. esimaion of Random Effects models with plm و nlme
  • 12. محاسبه Variance Components و ICC در مدل‌های تصادفی
  • 13. استفاده از بسته lme4 برای مدل‌های مختلط خطی در panel
  • 14. specify random slopes and intercepts in lme4
  • 15. مقایسه مدل‌های mixed effects با AIC, BIC, LRT
  • 16. esimaion of First-Difference estimator و ویژگی‌های آن
  • 17. Between estimator و تفسير آن
  • 18. استفاده از بسته fixest برای stimaции سریع با tollerance high-dimensional
  • 19. esimaion of Fixed Effects with fixest و محاسبه SE‌های robust
  • 20. clustered standard errors در panel: clustered by individual, time, two-way
  • 21. استفاده از بسته sandwich و clubSandwich برای SE‌های مقاوم
  • 22. esimaion of Dynamic Panel Models: Lagged dependent variable
  • 23. Arellano-Bond GMM با بسته pgmm و plm
  • 24. System GMM (Blundell-Bond) و پیاده‌سازی در R
  • 25. آزمون همگنایی و Selbstkorrelation در مدل‌های GMM
  • 26. Instrumental Variables (IV) در panel: استفاده از بسته ivreg و AER
  • 27. esimaion of Panel Data with Endogenous Regressors و弱インストルメント diagnóstico
  • 28. Non-linear panel models: Logit، Probit، Tobit با pglm
  • 29. esimaion of Binary Choice panels with random effects (glmmTMB)
  • 30. Count data panels: Poisson، Negative Binomial، Zero-Inflated
  • 31. Survival analysis in panel data: frailty models مع survival و frailtypack
  • 32. Panel Vector Autoregression (PVAR) و estimaion مع بسته vars
  • 33. Spatial Panel Models: استفاده از spdep و splm
  • 34. esimaion of Space-Time interaction effects
  • 35. Bayesian Panel Models: استفاده از rstanarm و brms
  • 36. Prior specification و posterior predictive checks در Bayesian panel
  • 37. Machine Learning approaches for panel data: penalized regression (glmnet) با effetti fixed
  • 38. Random Forests و Gradient Boosting برای panel (caret, h2o)
  • 39. High-dimensional panel data: استفاده از بسته bigmemory و ff
  • 40. داده 축적 و مدیریت حافظه برای panel‌های بزرگ (data.table tricks)
  • 41. Parallel processing در estimaion panel models با foreach و doParallel
  • 42. شبیه‌سازی داده‌های panel برای تست متدها (simulate.plm)
  • 43. bootstrap و jackknife برای استخراج interval‌های confianza در panel
  • 44. Permutation tests برای假设检验 در panel
  • 45. Model selection criteria: AICc, BIC, HQIC برای panel
  • 46. Cross-validation برای انتخاب tuning parameters در penalized panel models
  • 47. lage 보정: تحتheteroskedasticity-robust SEs در panel
  • 48. آزمونbelگی structural breaks در panel (Chow test، Bai-Perron)
  • 49. esimaion of Panel Data with Multiple Fixed Effects (two-way FE)
  • 50. استفاده از بسته feols برای stimaции سریع با multiple fixed effects
  • 51. دقت عددی و stabilitas در estimaion modèles با collinearity بالا
  • 52. تقرير نتایج: جداول خروجی با stargazer، modelsummary، texreg
  • 53. ساخت نمودارات ضرایب متغیرهای زمانی-varying با ggplot2 و gganimate
  • 54. ایجاد گزارش‌های خودکار R Markdown برای تحلیل panel
  • 55. ساخت اپلیکیشن شنی برای eksploratory panel data visualization
  • 56. استفاده از целевые المتغيرات و przypisywanie etykiet در داده‌های panel
  • 57. مدیریت متغیرهای kategorical در panel: effetti fixed برای عوامل
  • 58. تضمین متغیرهای زماني ثابت (time dummies) و تفسير آن‌ها
  • 59. استخراج و تفسیر marginal effects در مدل‌های non-linear panel
  • 60. محاسبهelasticities و semi-elasticities در مدل‌های panel
  • 61. تحلیل حساسیت به انتخاب متغیرهای strumentale در GMM
  • 62. بررسی أثار متغیرهای omitted variable bias در panel
  • 63. استفاده از متغیرهای instrumental弱 و اختبار قوة الأدوات (Stock-Yogo)
  • 64. esimaion of Panel Data with Measurement Error: corregido mediante سימولاسیون-Extrapolation (SIMEX)
  • 65. Corrected SEs برای متغیرهای قياس شلوغ در panel
  • 66. استفاده از متغیرهای latente در panel: فاكتور analysis و structural equation modeling (lavaan)
  • 67. Dynamic Structural Equation Models در panel data
  • 68. Panel Data در محیط‌های tidy: استفاده از tidymodels و broom
  • 69. تبدیل نتایج panel به فرمت‌های JSON، XML برای وب‌سرویس‌ها
  • 70. بهترین prácticas برای reproducibilidad و نگهداری کد panel analysis (proj管理، renv)
  • 71. بررسی 사례‌های واقعی:panel data در اقتصاد، بهداشت، маркетинг، علوم اجتماعی
  • 72. مطالعه مورد: تحلیل Panel داده‌های بازار کار ایران با R
  • 73. مطالعه مورد: Panel داده‌هایSalmonella در تغذیه
  • 74. مطالعه مورد: Panel داده‌های숨ین株式市場
  • 75. پایان پروژه: ساخت گزارش نهاییanalisis panel با R و انتشار در وب
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

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.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • 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.
مناسب برای چه کسانی است؟

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.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: data visualization econometrics fixed effects GMM longitudinal data mixed effects models panel data analysis panel regression R packages R programming random effects reproducible research

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.