اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کاربرد MCMC با Stan در تحلیل‌های آماری

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 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
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 inference CmdStan MCMC Posterior Prior RStan Stan Stan Math آمار بیزی تحلیل داده زنجیره مارکوف مدل سلسله مراتبی مدل‌سازی آماری مدل‌سازی احتمالی همگرایی MCMC

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.