دوره پشتیبانی MCMC از مدل‌های آماری بیزی با مقادیر از دست رفته همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پشتیبانی MCMC از مدل‌های آماری بیزی با مقادیر از دست رفته

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

موضوع میانی: پشتیبانی از انواع توزیع‌ها و مدل‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های آماری بیزی
• 2. مفاهیم اصلی استنتاج بیزی
• 3. قضیه بیز و کاربردهای آن
• 4. توزیع‌های پیشین و پسین
• 5. انتخاب توزیع پیشین مناسب
• 6. توزیع‌های احتمال رایج در مدل‌سازی
• 7. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs)
• 8. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
• 9. الگوریتم Metropolis-Hastings
• 10. نمونه‌برداری گیبس
• 11. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های MCMC
• 12. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
• 13. معیارهای ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
• 14. تحلیل حساسیت به انتخاب توزیع پیشین
• 15. مدل‌سازی آماری با مقادیر از دست رفته
• 16. انواع مقادیر از دست رفته (MCAR, MAR, MNAR)
• 17. روش‌های برخورد با مقادیر از دست رفته
• 18. حذف لیست‌وار (Listwise Deletion)
• 19. حذف زوجی (Pairwise Deletion)
• 20. جایگزینی میانگین (Mean Imputation)
• 21. جایگزینی رگرسیونی (Regression Imputation)
• 22. روش‌های جایگزینی چندگانه (Multiple Imputation)
• 23. کاربرد MCMC در جایگزینی چندگانه
• 24. مدل‌سازی داده‌های با مقادیر از دست رفته با MCMC
• 25. طراحی مدل‌های بیزی برای داده‌های ناقص
• 26. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MCMC در پایتون
• 27. کتابخانه‌های پایتون برای MCMC (PyMC, Stan)
• 28. مثال‌های کاربردی MCMC در علوم داده
• 29. تحلیل سری‌های زمانی با مقادیر از دست رفته
• 30. مدل‌سازی داده‌های پانل با مقادیر از دست رفته
• 31. مدل‌های بقا با مقادیر از دست رفته
• 32. مدل‌سازی داده‌های مکانی با مقادیر از دست رفته
• 33. مدل‌سازی داده‌های شبکه‌ای با مقادیر از دست رفته
• 34. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های پزشکی
• 35. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های اقتصادی
• 36. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های اجتماعی
• 37. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های مهندسی
• 38. تکنیک‌های پیشرفته MCMC
• 39. نمونه‌برداری با ضرایب متغیر (Variable Coefficient Sampling)
• 40. نمونه‌برداری با گام‌های متغیر (Adaptive MCMC)
• 41. الگوریتم‌های MCMC مبتنی بر گرادیان
• 42. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های بیزی
• 43. اعتبارسنجی مدل‌های آماری بیزی
• 44. مقایسه مدل‌های بیزی مختلف
• 45. تفسیر نتایج مدل‌های بیزی
• 46. نوشتن گزارش آماری برای مدل‌های بیزی
• 47. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌های ناقص
• 48. حفظ حریم خصوصی در داده‌های ناقص
• 49. شفافیت در گزارش‌دهی روش‌های آماری
• 50. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله‌مراتبی بیزی
• 51. ساخت مدل‌های سلسله‌مراتبی با MCMC
• 52. کاربرد مدل‌های سلسله‌مراتبی در داده‌های ناقص
• 53. روش‌های بیزی برای داده‌های پرت
• 54. مدل‌سازی توزیع‌های پیچیده با MCMC
• 55. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با مقادیر از دست رفته
• 56. مدل‌سازی داده‌های دودویی با مقادیر از دست رفته
• 57. مدل‌سازی داده‌های پیوسته با مقادیر از دست رفته
• 58. شبیه‌سازی داده‌های مصنوعی برای تست مدل‌ها
• 59. تکنیک‌های بصری‌سازی نتایج MCMC
• 60. تحلیل توزیع‌های پسین پارامترها
• 61. رسم نمودارهای تراکم و هیستوگرام
• 62. نمودارهای زنجیره و خودهمبستگی
• 63. بسته‌های نرم‌افزاری برای MCMC در R
• 64. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری در ایران
• 65. چارچوب‌های قانونی در استفاده از داده‌ها
• 66. مقررات حفاظت از داده‌ها در ایران
• 67. استانداردهای علمی در گزارش‌دهی آماری
• 68. اصول فقهی در تحلیل داده‌های اقتصادی
• 69. ملاحظات شرعی در مدل‌سازی آماری
• 70. مبانی خانواده در مدل‌سازی روابط
• 71. رویکردهای رسمی در روانشناسی خانواده
• 72. مدیریت ریسک در داده‌های ناقص
• 73. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها
• 74. پاکسازی داده‌ها از خطاها
• 75. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
• 76. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 77. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 78. انتخاب ویژگی‌های مرتبط
• 79. مدل‌سازی با داده‌های با ابعاد بالا
• 80. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بیزی
• 81. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
• 82. مدل‌های بیزی برای تشخیص الگو
• 83. مدل‌های بیزی برای خوشه‌بندی
• 84. مدل‌های بیزی برای رگرسیون غیرخطی
• 85. مدل‌های بیزی برای طبقه‌بندی
• 86. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل
• 87. استفاده از داده‌های آموزشی و آزمایشی
• 88. بهینه‌سازی ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 89. ارزیابی عملکرد مدل‌ها با معیارهای مناسب
• 90. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های بزرگ
• 91. چالش‌های MCMC در داده‌های بزرگ
• 92. راهکارهای MCMC برای داده‌های بزرگ
• 93. مقدمه‌ای بر محاسبات موازی در MCMC
• 94. استفاده از GPU برای تسریع MCMC
• 95. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق بیزی
• 96. کاربرد MCMC در شبکه‌های عصبی بیزی
• 97. مدل‌سازی عدم قطعیت در یادگیری عمیق
• 98. تحلیل حساسیت مدل‌های بیزی
• 99. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری در حوزه سلامت
• 100. کاربرد MCMC در اپیدمیولوژی بیزی