اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی کاربردهای عملی MCMC در Stan
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره کاربردهای عملی MCMC در Stan
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر روشهای مونت کارلو مارکوف چین
- 2. مفاهیم کلیدی در MCMC
- 3. فضای حالت و توزیع احتمال
- 4. تخمین توزیع احتمال با استفاده از MCMC
- 5. روشهای نمونهبرداری زنجیرهای مارکوف
- 6. الگوریتم Metropolis-Hastings
- 7. الگوریتم Gibbs Sampling
- 8. تشخیص همگرایی زنجیرههای MCMC
- 9. معیارهای همگرایی: R-hat, Effective Sample Size
- 10. انتخاب توزیع پیشین مناسب
- 11. تأثیر توزیع پیشین بر نتایج MCMC
- 12. مدلهای آماری بیزی
- 13. مقدمهای بر زبان برنامهنویسی Stan
- 14. نصب و راهاندازی Stan
- 15. ساختار یک مدل Stan
- 16. تعریف متغیرها و توزیعها در Stan
- 17. نوشتن توابع و محاسبات در Stan
- 18. استفاده از حلقهها و شرطها در Stan
- 19. تخمین پارامترهای مدل با Stan
- 20. استفاده از الگوریتمهای بهینهسازی در Stan
- 21. بررسی نتایج و تشخیص خطاها در Stan
- 22. مدلسازی خطی با Stan
- 23. رگرسیون خطی ساده با Stan
- 24. رگرسیون خطی چندگانه با Stan
- 25. مدلسازی تعمیمیافته با Stan
- 26. رگرسیون لجستیک با Stan
- 27. مدلسازی سلسله مراتبی با Stan
- 28. مدلهای اثرات تصادفی با Stan
- 29. مدلسازی تغییرات در طول زمان با Stan
- 30. مدلهای سری زمانی با Stan
- 31. مدلسازی دادههای گسسته با Stan
- 32. مدلهای پواسون و دوجملهای با Stan
- 33. مدلسازی دادههای از دست رفته با Stan
- 34. روشهای جایگزینی دادههای از دست رفته
- 35. مدلسازی مخلوطهای توزیع نرمال با Stan
- 36. خوشهبندی با استفاده از مدلهای مخلوط
- 37. مدلسازی بقا با Stan
- 38. تحلیل بقا با استفاده از Stan
- 39. تخمین منحنی بقا
- 40. مدلسازی دادههای مکانی با Stan
- 41. مدلهای جغرافیایی با Stan
- 42. مدلسازی دادههای پانل با Stan
- 43. تحلیل دادههای تکراری با Stan
- 44. بهینهسازی مدلهای Stan
- 45. تنظیم پارامترهای کنترل Stan
- 46. استفاده از روشهای موازیسازی در Stan
- 47. تشخیص و رفع مشکلات در مدلهای Stan
- 48. خطاهای رایج در Stan و راهحلها
- 49. اعتبارسنجی مدلهای Stan
- 50. ارزیابی عملکرد مدل
- 51. مقایسه مدلها با استفاده از معیارهای اطلاعات
- 52. نوشتن توابع سفارشی در Stan
- 53. توسعه کتابخانههای Stan
- 54. کاربرد MCMC در مسائل مالی
- 55. مدلسازی ریسک با Stan
- 56. ارزشگذاری داراییها با Stan
- 57. کاربرد MCMC در علوم زیستی
- 58. مدلسازی دادههای ژنتیکی با Stan
- 59. تحلیل دادههای پزشکی با Stan
- 60. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
- 61. مدلسازی رفتار انسان با Stan
- 62. تحلیل نظرسنجیها با Stan
- 63. استفاده از Stan در محیط R
- 64. استفاده از Stan در محیط Python
- 65. ادغام Stan با سایر ابزارهای آماری
- 66. روشهای پیشرفته MCMC در Stan
- 67. Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
- 68. No-U-Turn Sampler (NUTS)
- 69. تکنیکهای کاهش همبستگی در MCMC
- 70. آشنایی با بستههای مکمل Stan
- 71. بهینهسازی کد Stan برای سرعت
- 72. مستندسازی و اشتراکگذاری مدلهای Stan
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.