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 آمار بیزی و MCMC
- 2. مفاهیم کلیدی MCMC: فضای حالت، توزیع هدف، زنجیره مارکوف
- 3. الگوریتم Metropolis-Hastings: شرح کامل و پیادهسازی
- 4. الگوریتم Gibbs Sampling: شرح کامل و پیادهسازی
- 5. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
- 6. تشخیص همگرایی زنجیرههای MCMC: نمودارهای ردیابی و خودهمبستگی
- 7. آزمونهای همگرایی MCMC: Gelman-Rubin و Raftery-Lewis
- 8. مقدمهای بر Stan: زبان مدلسازی آماری احتمالی
- 9. نصب و راهاندازی Stan و رابطهای آن (RStan, CmdStan)
- 10. نحو و قواعد زبان Stan: انواع داده، توابع، و ساختار مدل
- 11. مدلسازی توابع توزیع احتمال در Stan
- 12. تعریف مدلهای بیزی ساده در Stan: رگرسیون خطی
- 13. مدلسازی رگرسیون خطی تعمیمیافته (GLM) در Stan
- 14. مدلسازی مدلهای سلسلهمراتبی (Hierarchical Models) در Stan
- 15. استفاده از priorهای informative و non-informative در Stan
- 16. مدلسازی مدلهای با تغییرات پارامتری در Stan
- 17. بهینهسازی مدل در Stan: الگوریتمهای NUTS و HMC
- 18. تنظیم پارامترهای بهینهسازی Stan: step size, adaptation
- 19. تحلیل حساسیت مدل به priorها در Stan
- 20. ارزیابی و مقایسه مدلها در Stan: WAIC و LOO-CV
- 21. مدلسازی دادههای گمشده (Missing Data) در Stan
- 22. مدلسازی دادههای سانسور شده (Censored Data) در Stan
- 23. مدلسازی مدلهای ترکیبی (Mixture Models) در Stan
- 24. مدلسازی سریهای زمانی در Stan
- 25. مدلسازی مدلهای بقا (Survival Models) در Stan
- 26. استفاده از Stan برای تحلیل دادههای مکانی (Spatial Data)
- 27. مدلسازی مدلهای بیزی پویا (Dynamic Bayesian Models) در Stan
- 28. اعتبارسنجی مدل Stan: بررسی residua و پیشبینی
- 29. عیبیابی خطاهای رایج در Stan
- 30. استفاده از Stan برای MCMC با دادههای بزرگ
- 31. مقدمهای بر Stan Math: توابع و عملیات ریاضی در Stan
- 32. بهینهسازی عملکرد مدلهای Stan
- 33. مفاهیم پیشرفته Stan: توابع تعریفشده توسط کاربر (User-Defined Functions)
- 34. استفاده از Stan در محیطهای محاسباتی ابری
- 35. مقایسه Stan با سایر ابزارهای MCMC (JAGS, BUGS)
- 36. کاربرد Stan در حوزههای مختلف: زیستشناسی، اقتصاد، علوم اجتماعی
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.