اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل‌های آماری در Stan

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل‌های آماری در Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر اعتبارسنجی مدل در آمار بیزی
  • 2. چرا اعتبارسنجی مدل در Stan مهم است؟
  • 3. بررسی مفروضات مدل‌های آماری
  • 4. آشنایی با داده‌های شبیه‌سازی‌شده
  • 5. ارزیابی بصری بقایای مدل
  • 6. آزمون‌های تشخیصی بقایا: نرمال بودن
  • 7. آزمون‌های تشخیصی بقایا: یکنواختی
  • 8. آزمون‌های تشخیصی بقایا: استقلال
  • 9. بررسی هم‌خطی در مدل‌های رگرسیونی
  • 10. شناسایی و رفع مشکلاتی ناشی از هم‌خطی
  • 11. اعتبارسنجی مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 12. اعتبارسنجی مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
  • 13. استفاده از اطلاعات قبلی برای اعتبارسنجی مدل
  • 14. اعتبارسنجی مدل با استفاده از اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 15. روش K-fold Cross-Validation در Stan
  • 16. روش Leave-One-Out Cross-Validation در Stan
  • 17. مقایسه مدل‌ها با استفاده از اطلاعات Bayesian
  • 18. محاسبه و تفسیر WAIC (Widely Applicable Information Criterion)
  • 19. محاسبه و تفسیر LOO-CV (Leave-One-Out Cross-Validation)
  • 20. بررسی همگرایی زنجیره‌های MCMC برای اعتبارسنجی مدل
  • 21. Rhat: معیار همگرایی
  • 22. Effective Sample Size (ESS) و تاثیر آن بر اعتبارسنجی
  • 23. تفسیر و ارزیابی نمودارهای Traceplot
  • 24. تفسیر و ارزیابی نمودارهای Autocorrelation
  • 25. آشنایی با روش‌های تشخیصی Divergence در Stan
  • 26. علل بروز Divergence و راه‌های مقابله با آن
  • 27. استفاده از Prior Predictive Checks برای ارزیابی مدل
  • 28. Prior Predictive Checks: گام به گام
  • 29. Posterior Predictive Checks: گام به گام
  • 30. ارزیابی تناسب مدل با داده‌های واقعی
  • 31. شناسایی نقاط پرت (Outliers) و تاثیر آن‌ها بر مدل
  • 32. روش‌های برخورد با نقاط پرت در Stan
  • 33. اعتبارسنجی مدل‌های پیچیده با استفاده از Stan
  • 34. اعتبارسنجی مدل‌های غیرپارامتری در Stan
  • 35. اعتبارسنجی مدل‌های زمانی در Stan
  • 36. استفاده از توابع اعتبارسنجی داخلی Stan
  • 37. اعتبارسنجی مدل‌های با داده‌های از دست رفته
  • 38. بررسی تاثیر حساسیت مدل به تغییرات پارامترها
  • 39. روش‌های Robust Bayesian Modeling
  • 40. اعتبارسنجی مدل‌های Bayesian Network در Stan
  • 41. اعتبارسنجی مدل‌های مبتنی بر فرآیندهای گاوسی در Stan
  • 42. استفاده از Stan برای اعتبارسنجی مدل‌های آماری در علوم پزشکی
  • 43. اعتبارسنجی مدل‌های آماری در علوم اجتماعی با Stan
  • 44. اعتبارسنجی مدل‌های آماری در علوم محیطی با Stan
  • 45. بهینه‌سازی کد Stan برای اعتبارسنجی سریع‌تر مدل
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

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.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • 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.
مناسب برای چه کسانی است؟

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.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: Bayesian modeling Bayesian statistics ESS LOO-CV MCMC model validation Posterior predictive checks Prior predictive checks Rhat Stan Stan tutorial WAIC اعتبارسنجی مدل مدل بیزی مونت‌کارلو مارکوف

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.