اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی رفع مشکلات رایج در مدل‌سازی با Stan

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره رفع مشکلات رایج در مدل‌سازی 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 بیزی
• 2. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی Stan
• 3. نصب و راه‌اندازی Stan و ابزارهای مرتبط
• 4. ساختار یک مدل Stan: بلوک‌های اصلی
• 5. انواع داده‌ها در Stan
• 6. تعریف پارامترها و متغیرهای پنهان
• 7. توابع احتمال در Stan
• 8. توابع توزیع پیشین (Prior Distributions)
• 9. توابع توزیع درست‌نمایی (Likelihood Functions)
• 10. نمونه‌برداری از توزیع پسین (Posterior Distribution)
• 11. الگوریتم‌های نمونه‌برداری MCMC در Stan
• 12. تشخیص همگرایی زنجیره‌های MCMC
• 13. ارزیابی کیفیت نمونه‌برداری
• 14. محاسبه آماره‌های توصیفی از توزیع پسین
• 15. پیش‌بینی و ارزیابی مدل
• 16. مدل‌سازی رگرسیون خطی با Stan
• 17. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک با Stan
• 18. مدل‌سازی واریانس‌های تصادفی با Stan
• 19. مدل‌سازی سلسله مراتبی (Hierarchical Modeling)
• 20. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با Stan
• 21. مدل‌سازی داده‌های زمان سری با Stan
• 22. استفاده از توابع تعریف‌شده توسط کاربر (User-Defined Functions)
• 23. بهینه‌سازی مدل با استفاده از توابع گرادیان
• 24. مدل‌سازی با داده‌های مفقود (Missing Data)
• 25. مدل‌سازی با متغیرهای طبقه‌ای (Categorical Variables)
• 26. مدل‌سازی چندمتغیره (Multivariate Modeling)
• 27. مدل‌سازی مدل‌های غیرخطی
• 28. استفاده از محدودیت‌ها (Constraints) در مدل‌سازی
• 29. بررسی مدل و تشخیص مشکلات
• 30. مقایسه مدل‌ها با استفاده از شاخص‌های اطلاعاتی (Information Criteria)
• 31. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 32. کار با مدل‌های پیچیده و بزرگ
• 33. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های Stan
• 34. استفاده از Stan در R
• 35. استفاده از Stan در Python
• 36. ادغام Stan با سایر بسته‌های آماری
• 37. عیب‌یابی خطاهای رایج در Stan
• 38. نوشتن کد Stan کارآمد و قابل‌فهم
• 39. مستندسازی مدل‌های Stan
• 40. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های بزرگ
• 41. مدل‌سازی بیزی در حضور عدم قطعیت
• 42. تکنیک‌های حساسیت به پارامترهای پیشین
• 43. استفاده از Stan برای مدل‌سازی فضایی
• 44. مدل‌سازی بیزی برای یادگیری ماشین
• 45. کاربرد Stan در علوم زیستی
• 46. کاربرد Stan در علوم اجتماعی
• 47. کاربرد Stan در اقتصاد
• 48. کاربرد Stan در مهندسی
• 49. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل بقا
• 50. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های پانل
• 51. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل سری‌های زمانی مکانی
• 52. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های تصویربرداری
• 53. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های ژنتیکی
• 54. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های متنی
• 55. تحلیل حساسیت مدل به داده‌های پرت
• 56. استفاده از Stan برای شبیه‌سازی مونت کارلو
• 57. روش‌های موازی‌سازی در Stan
• 58. بهبود سرعت نمونه‌برداری MCMC
• 59. استفاده از Stan برای تحلیل تصمیم‌گیری
• 60. مدل‌سازی بیزی برای پیش‌بینی ریسک
• 61. استفاده از Stan برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 62. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های مالی
• 63. مدل‌سازی بیزی با مدل‌های تعمیم‌یافته خطی (GLM)
• 64. مدل‌سازی بیزی با مدل‌های تعمیم‌یافته مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GAM)
• 65. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های مکانی-زمانی
• 66. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های نظرسنجی
• 67. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های آزمایشگاهی
• 68. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های حسگرها
• 69. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های سنسورهای اینترنت اشیا (IoT)
• 70. مدل‌سازی بیزی برای مسائل بهینه‌سازی
• 71. استفاده از Stan برای کنترل کیفیت آماری
• 72. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های Big Data
• 73. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های حجیم
• 74. بررسی و مقایسه Stan با سایر نرم‌افزارهای مدل‌سازی بیزی
• 75. آینده مدل‌سازی بیزی با Stan