اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی تنظیم پارامترهای MCMC با Stan
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تنظیم پارامترهای MCMC با Stan
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر روشهای نمونهبرداری مونتکارلو
- 2. مفاهیم کلیدی در زنجیرههای مارکوف
- 3. مقدمهای بر زبان مدلسازی استن (Stan)
- 4. نصب و پیکربندی استن
- 5. ساختار یک مدل استن
- 6. انواع دادهها در استن
- 7. توابع و عملگرها در استن
- 8. تعریف مدلهای آماری در استن
- 9. توزیعهای احتمال در استن
- 10. توزیع نرمال در استن
- 11. توزیع یکنواخت در استن
- 12. توزیع گاما در استن
- 13. توزیع بتا در استن
- 14. توزیع پواسون در استن
- 15. توزیع برنولی در استن
- 16. توزیعهای چندمتغیره در استن
- 17. استفاده از بلوکها در مدلهای استن
- 18. تعریف متغیرهای پنهان
- 19. تعریف پارامترهای مدل
- 20. تعریف دادههای ورودی
- 21. محاسبه لگاریتم احتمال (log probability)
- 22. بهینهسازی مدل در استن
- 23. نمونهبرداری MCMC با استفاده از الگوریتم NUTS
- 24. تنظیم پارامترهای نمونهبرداری (آداپتاسیون)
- 25. تشخیص همگرایی زنجیرههای MCMC
- 26. بررسی گرافیکی نتایج MCMC
- 27. محاسبه آمارههای خلاصه (Summary Statistics)
- 28. تفسیر نتایج MCMC
- 29. اعتبارسنجی مدل
- 30. ارزیابی حساسیت مدل
- 31. مدلسازی رگرسیونی خطی با استن
- 32. مدلسازی رگرسیونی لجستیک با استن
- 33. مدلسازی تحلیل واریانس (ANOVA) با استن
- 34. مدلسازی مدلهای خطی تعمیمیافته (GLM) با استن
- 35. مدلسازی مدلهای سلسلهمراتبی (Hierarchical Models) با استن
- 36. مدلسازی مدلهای مخلوط (Mixture Models) با استن
- 37. مدلسازی مدلهای تغییر حالت (State-Space Models) با استن
- 38. مدلسازی مدلهای بقا (Survival Models) با استن
- 39. استفاده از استن برای تخمین پارامترهای توزیعهای پیچیده
- 40. استفاده از استن برای انجام شبیهسازی
- 41. استفاده از استن برای تحلیل سریهای زمانی
- 42. مقایسه استن با سایر ابزارهای MCMC (JAGS، BUGS)
- 43. مزایا و معایب استفاده از استن
- 44. نکات و ترفندهایی برای مدلسازی کارآمد با استن
- 45. عیبیابی خطاهای رایج در استن
- 46. ادغام استن با زبانهای برنامهنویسی دیگر (R، Python)
- 47. کاربرد استن در علوم پزشکی
- 48. کاربرد استن در علوم اجتماعی
- 49. کاربرد استن در مهندسی
- 50. کاربرد استن در اقتصاد
- 51. مقدمهای بر رابط کاربری و ابزارهای گرافیکی استن
- 52. استفاده از استن در محیط ابری
- 53. بهینهسازی عملکرد مدلهای استن
- 54. تکنیکهای موازیسازی در استن
- 55. بررسی 고급 مدلسازی در استن
- 56. مدلسازی با دادههای از دست رفته (Missing Data)
- 57. مدلسازی با دادههای پرت (Outliers)
- 58. مدلسازی غیرپارامتری با استن
- 59. تکنیکهای کاهش ابعاد داده در استن
- 60. مقدمهای بر مدلسازی بیزی
- 61. مفاهیم اساسی در آمار بیزی
- 62. انتخاب توزیع پیشین (Prior Distribution)
- 63. محاسبه توزیع پسین (Posterior Distribution)
- 64. تفسیر بیزی پارامترها
- 65. تأثیر توزیع پیشین بر نتایج
- 66. مدلسازی بیزی و تصمیمگیری
- 67. کاربرد مدلسازی بیزی در تحلیل ریسک
- 68. مبانی ریاضی زنجیرههای مارکوف
- 69. تئوری پشت الگوریتم NUTS
- 70. بررسی پیشرفته توابع توزیع در استن
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.