اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل تأثیرات سرمایه‌گذاری اجتماعی با رویکرد بیزی و MCMC

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل تأثیرات سرمایه‌گذاری اجتماعی با رویکرد بیزی و MCMC

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

موضوع میانی: علوم اجتماعی (Social Sciences)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر آمار بیزی در علوم اجتماعی و ضرورت ارزیابی تاثیرات سرمایه‌گذاری اجتماعی
• 2. مفاهیم پایه استنتاج بیزی، توزیع پیشین (Prior)، تابع درستنمایی و توزیع پسین (Posterior)
• 3. مروری بر چالش‌های داده‌های علوم اجتماعی شامل عدم قطعیت، داده‌های گمشده و مورب بودن
• 4. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت‌کارلو و زنجیر مارکوف (MCMC) به عنوان ابزار حل انتگرال‌های پیچیده بیزی
• 5. طراحی مدل‌های رگرسیون بیزی برای تحلیل تاثیرات مداخله‌های اقتصادی و اجتماعی
• 6. تعیین و انتخاب توزیع‌های پیشین آگاهانه و غیرآگاهانه در مدل‌های سرمایه‌گذاری اجتماعی
• 7. آشنایی با الگوریتم متروپولیس-هستینگز (Metropolis-Hastings) در تخمین پارامترهای اجتماعی
• 8. نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling) و کاربرد آن در مدل‌های چندسطحی علوم اجتماعی
• 9. آشنایی با الگوریتم‌های پیشرفته HMC و NUTS در نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده پسین
• 10. مدل‌سازی اثرات عل علی (Causal Inference) و تحلیل مداخله با رویکردهای بیزی
• 11. تحلیل داده‌های طولی (Panel Data) و سری‌های زمانی در ارزیابی پروژه‌های اجتماعی با MCMC
• 12. مدل‌های ساختاری معادله‌ای (SEM) با رویکرد بیزی برای بررسی متون پنهان اجتماعی
• 13. ارزیابی همگرایی زنجیرهای مارکوف و شاخص‌های تشخیصی مانند Gelman-Rubin و Autocorrelation
• 14. بررسی خطاها، وارسی پسین (Posterior Predictive Checks) و اعتبار سنجی مدل‌های اجتماعی
• 15. مدل‌سازی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models) برای تحلیل اثرات منطقه‌ای و گروهی سرمایه‌گذاری
• 16. مقایسه مدل‌های بیزی با معیارهای WAIC و LOO در تحلیل تاثیرات اجتماعی
• 17. تحلیل حساسیت توزیع‌های پیشین و بررسی میزان پایداری نتایج استنتاجی
• 18. برنامه‌سازی و پیاده‌سازی مدل‌های MCMC با زبان‌های تخصصی و کتابخانه‌های مدرن
• 19. تفسیر عملی ضرایب، فاصله‌های معتبر (Credible Intervals) و گزارش نتایج برای سیاست‌گذاران
• 20. پروژه جامع: تحلیل کامل تاثیرات یک طرح سرمایه‌گذاری اجتماعی با پیاده‌سازی مدل بیزی و MCMC از صفر تا صد