اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تنظیمات پیشرفته برای نمونه‌گیری در Stan

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تنظیمات پیشرفته برای نمونه‌گیری در Stan

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی MCMC و مفهوم نمونه‌گیری مارکت‌کارل مارکوف
• 2. همدانه مارکوفي (Hamiltonian Monte Carlo) و ساختار نمونه‌گیری
• 3. تنظیمات اسامبلر NUTS در Stan
• 4. ریزدوز (Step Size) تنظیم شده و تأثیر بر کاهش انحصاری
• 5. ماتریس ماس (Mass Matrix) و بهینه‌سازی در تنظیمات Stan
• 6. مدیریت دوره گرم (Warm-up Phase) و انتخاب تعداد نمونه‌های گرم
• 7. نرخ هدف پذیرش (Target Acceptance Rate) و تنظیم آن در NUTS
• 8. تشخیص انحراف (Divergence Detection) و نحوه مدیریت آن
• 9. اندازه نمونه مؤثر (Effective Sample Size) محاسبه و تحلیل
• 10. تحلیل همبستگی خود‌آورزی (Autocorrelation) و تصمیم‌گیری
• 11. نمودار‌های رنگ (Trace Plots) برای ارزیابی پایداری زنجیره
• 12. معیار R‑hat و شناسایی عدم همگرایی
• 13. استراتژی‌های نمونه‌گیری پس از گرم شدن
• 14. پارامتریاز کردن غیرکेंدری (Non‑centered Parameterization)
• 15. تکنیک‌های بازنمایی (Reparameterization) برای افزایش کارایی
• 16. مدیریت حافظه و کش (Cache) در محاسبات MCMC گسترده
• 17. تنظیمات پراپروسیسنگ و چندپردازنده‌ای
• 18. خطرات عددی و ناپایداری در ماتریس‌های وزن‌دار
• 19. تنظیمات پیشرفته برای مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
• 20. بررسی پیش‌بینی پسورد (Posterior Predictive Check) در پژوهش‌های Stan
• 21. اعتبارسنجی حساسیت برای پارامترهای نمونه‌گیری
• 22. مستندسازی بهینه فایل کنسیگرست در پروژه‌های Stan