دوره کنترل کیفیت نتایج MCMC: تمرکز بر Stan همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره کنترل کیفیت نتایج MCMC: تمرکز بر Stan
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: ارزیابی خروجی Stan
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر روشهای نمونهگیری زنجیره مارکوف مونت کارلو
- 2. مبانی نظری MCMC: اصول و مفاهیم کلیدی
- 3. معرفی نرمافزار Stan برای اجرای مدلهای آماری
- 4. نصب و پیکربندی Stan و ابزارهای مرتبط
- 5. ساختارهای داده در Stan: وکتورها، آرایهها و ماتریکسها
- 6. تعریف مدلهای آماری در زبان Stan
- 7. نوشتن توابع سفارشی در Stan
- 8. مفاهیم احتمال و آمار مورد نیاز برای MCMC
- 9. توزیعهای پیشین و پسین در استنباط بیزی
- 10. نظریه اتساع و اهمیت آن در MCMC
- 11. الگوریتم Metropolis-Hastings: گام به گام
- 12. الگوریتم Gibbs Sampling: گام به گام
- 13. کاربرد الگوریتمهای MCMC در مدلهای رگرسیون خطی
- 14. مدلهای خطی تعمیمیافته (GLM) و MCMC
- 15. مدلهای سلسلهمراتبی در Stan
- 16. پیادهسازی مدلهای سلسلهمراتبی پیچیده در Stan
- 17. تشخیص همگرایی در زنجیرههای مارکوف
- 18. معیارهای بصری همگرایی: نمودارهایtrace و density
- 19. معیارهای کمی همگرایی: R-hat و Neff
- 20. اهمیت توزیعهای پسین نمونهبرداری شده
- 21. ارزیابی کیفیت نمونهها: پراکندگی و دقت
- 22. روشهای کاهش واریانس در MCMC
- 23. نمونهگیری اهمیت (Importance Sampling) و کاربردهای آن
- 24. معرفی روشهای بهینهسازی مدل
- 25. تفسیر نتایج مدلهای Bayesian
- 26. محاسبه معیارهای اطلاعاتی مدل: WAIC و LOO-CV
- 27. مقایسه مدلها با استفاده از معیارهای اطلاعاتی
- 28. بایاسین فاکتور (Bayes Factor) برای مقایسه مدلها
- 29. حساسیت مدل به انتخاب توزیع پیشین
- 30. تأثیر انتخاب توزیع پیشین بر نتایج
- 31. مدلسازی سریهای زمانی با استفاده از MCMC
- 32. مدلهای ARMA و ARIMA در Stan
- 33. مدلهای فضایی و MCMC
- 34. کاربرد MCMC در تحلیل دادههای زیستی
- 35. مدلسازی بقا با استفاده از MCMC
- 36. مدلسازی دادههای شمارشی با MCMC
- 37. مدلسازی دادههای دودویی با MCMC
- 38. مدلسازی دادههای پرتعداد (Zero-inflated)
- 39. مقدمهای بر شبکههای عصبی بیزی
- 40. پیادهسازی شبکههای عصبی ساده در Stan
- 41. کاربرد MCMC در تحلیل شبکههای اجتماعی
- 42. مدلسازی انتخاب با MCMC
- 43. مدلسازی دادههای ترکیبی (Mixed-effects)
- 44. تکنیکهای پیشرفته نمونهگیری در Stan
- 45. نمونهگیری با گامهای تطبیقی (Adaptive MCMC)
- 46. نمونهگیری از توزیعهای با ابعاد بالا
- 47. موازیسازی محاسبات MCMC
- 48. استفاده از GPU برای تسریع MCMC
- 49. ملاحظات عملی در اجرای MCMC
- 50. مدیریت حافظه در محاسبات MCMC
- 51. نوشتن کد Stan کارآمد
- 52. اشکالزدایی مدلهای Stan
- 53. ارزیابی استحکام نتایج MCMC
- 54. مدلسازی عدم قطعیت در پیشبینیها
- 55. مصورسازی نتایج MCMC
- 56. ایجاد گزارشهای خودکار از نتایج MCMC
- 57. کاربرد MCMC در علوم اقتصادی
- 58. مدلسازی سریهای زمانی اقتصادی با Stan
- 59. کاربرد MCMC در علوم سیاسی
- 60. تحلیل دادههای نظرسنجی با MCMC
- 61. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
- 62. تحلیل دادههای پیمایشی با MCMC
- 63. کاربرد MCMC در علوم زمین
- 64. مدلسازی دادههای زمینشناسی با Stan
- 65. کاربرد MCMC در علوم محیط زیست
- 66. مدلسازی دادههای زیستمحیطی با MCMC
- 67. کاربرد MCMC در مهندسی
- 68. مدلسازی قابلیت اطمینان با MCMC
- 69. کاربرد MCMC در علوم اعصاب
- 70. تحلیل دادههای تصویربرداری مغزی با MCMC
- 71. مقدمهای بر روشهای جایگزین MCMC
- 72. روشهای نمونهگیری مبتنی بر بهینهسازی
- 73. رویکردهای MCMC ترکیبی
- 74. تکنیکهای نمونهگیری حساس به بافت
- 75. مباحث پیشرفته در همگرایی MCMC
- 76. روشهای تشخیص همگرایی غیرمتعارف
- 77. تحلیل حساسیت به پارامترهای الگوریتم
- 78. بهینهسازی پارامترهای الگوریتم MCMC
- 79. کاربرد MCMC در تشخیص ناهنجاری
- 80. شناسایی الگوهای غیرعادی در دادهها
- 81. مدلسازی ابعاد پنهان در دادهها
- 82. استفاده از MCMC در یادگیری تقویتی بیزی
- 83. مدلسازی رفتار عاملها با MCMC
- 84. تحلیل واریانس در مدلهای MCMC
- 85. تجزیه و تحلیل ابعاد مؤثر (Effective Dimension)
- 86. کاربرد MCMC در مدلسازی پیشبینیکننده
- 87. پیشبینی وضعیتهای آینده با عدم قطعیت
- 88. روشهای ارزیابی دقت پیشبینی MCMC
- 89. تکنیکهای کاهش بعد در MCMC
- 90. استفاده از تجزیه مقادیر منفرد (SVD) در MCMC
- 91. مقدمهای بر MCMC در حوزه سلامت
- 92. مدلسازی عوامل خطر بیماری با MCMC
- 93. کاربرد MCMC در مطالعات اپیدمیولوژیک
- 94. تحلیل دادههای انتشار بیماری با Stan
- 95. کاربرد MCMC در حوزه مالی
- 96. مدلسازی ریسک اعتباری با MCMC
- 97. کاربرد MCMC در تحلیل پرتفوی
- 98. بهینهسازی پرتفوی با رویکرد بیزی
- 99. ملاحظات اخلاقی در تحلیل دادهها با MCMC
- 100. حفظ حریم خصوصی در دادههای نمونهگیری شده
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.