اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی کاربرد MCMC با Stan در تحلیلهای آماری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره کاربرد MCMC با Stan در تحلیلهای آماری
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر روشهای مونتکارلو مارکوف چین
- 2. نمونهبرداری زنجیرهای مارکوف
- 3. مفاهیم کلیدی در MCMC
- 4. واگرایی و همگرایی در MCMC
- 5. تشخیص همگرایی زنجیرهها
- 6. آشنایی با زبان برنامهنویسی Stan
- 7. نصب و پیکربندی Stan
- 8. ساختار یک مدل Stan
- 9. انواع دادهها در Stan
- 10. تعریف توابع و توزیعها در Stan
- 11. مدلسازی خطی با Stan
- 12. مدلسازی رگرسیون لجستیک با Stan
- 13. برآورد پارامترها با استفاده از MCMC در Stan
- 14. تعیین بازههای اطمینان
- 15. تحلیل حساسیت در مدلهای Stan
- 16. مدلهای سلسله مراتبی با Stan
- 17. مدلسازی دادههای گمشده
- 18. مدلسازی دادههای زمانی با Stan
- 19. مدلسازی ترکیبی
- 20. تکنیکهای بهبود سرعت MCMC در Stan
- 21. بهینهسازی کد Stan
- 22. مقایسه مدلها با استفاده از اطلاعات Bayes
- 23. اعتبارسنجی مدلهای Stan
- 24. استفاده از Stan با زبان R
- 25. استفاده از Stan با زبان Python
- 26. مدلسازی واریانس با Stan
- 27. مدلسازی اثرات تصادفی
- 28. مدلسازی توزیعهای غیر نرمال
- 29. مدلسازی دادههای شمارشی
- 30. مدلسازی دادههای طبقهبندی شده
- 31. مدلسازی دادههای بقا
- 32. مدلهای بیزی نیمه پارامتری با Stan
- 33. مقدمهای بر مدلسازی گرافیکی با Stan
- 34. شبکههای بیزی و Stan
- 35. مدلسازی تصمیمگیری با Stan
- 36. مدلسازی مالی با Stan
- 37. پیشبینی با استفاده از مدلهای Stan
- 38. ارزیابی عملکرد مدلهای Stan
- 39. استفاده از Stan برای تحلیل سریهای زمانی
- 40. مدلسازی فرآیندهای فضایی با Stan
- 41. مدلسازی تصاویر با Stan
- 42. مدلسازی دادههای چندمتغیره
- 43. مدلسازی دادههای پانل
- 44. تکنیکهای کاهش ابعاد با Stan
- 45. مدلسازی تغییرات رژیم
- 46. مدلسازی دادههای نامتعادل
- 47. مدلسازی دادههای پرت
- 48. روشهای بوتاسترپ در Stan
- 49. تحلیل چند متغیره با Stan
- 50. بررسی اثرات متقابل در مدلها
- 51. مدلسازی با دادههای ناقص تصادفی (MAR)
- 52. مدلسازی با دادههای ناقص غیر تصادفی (MNAR)
- 53. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای بزرگ
- 54. محاسبات موازی در Stan
- 55. خطایابی و اشکالزدایی مدلهای Stan
- 56. بهبود خوانایی و نگهداری کد Stan
- 57. مستندسازی مدلهای Stan
- 58. بهینهسازی عملکرد مدلهای پیچیده Stan
- 59. تفسیر نتایج MCMC
- 60. مقایسه Stan با سایر نرمافزارهای MCMC
- 61. کاربردهای Stan در علوم زیستی
- 62. کاربردهای Stan در علوم اجتماعی
- 63. کاربردهای Stan در مهندسی
- 64. کاربردهای Stan در اقتصادسنجی
- 65. کاربردهای Stan در علوم محیطی
- 66. آینده Stan و MCMC
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.