دوره راهنمای کاربردی برای متخصصان آمار بیزی: تشخیص همگرایی در Stan همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی برای متخصصان آمار بیزی: تشخیص همگرایی در Stan

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

موضوع میانی: تشخیص همگرایی در Stan

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مفاهیم پایه آمار بیزی
• 2. نگاهی به مدل‌های آماری در Stan
• 3. مبانی شبیه‌سازی مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
• 4. معرفی نرم‌افزار Stan و ساختار کلی
• 5. نصب و راه‌اندازی Stan برای سیستم‌عامل‌های مختلف
• 6. نوشتن اولین مدل بیزی در Stan
• 7. تعریف متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمال در Stan
• 8. نحوه تعریف داده‌ها و پارامترها در Stan
• 9. استفاده از دستورات شرطی و حلقه‌ها در Stan
• 10. انواع توزیع‌های پیشین و نحوه انتخاب آن‌ها
• 11. اهمیت انتخاب توزیع پیشین در تحلیل بیزی
• 12. مدل‌سازی رگرسیون خطی ساده با Stan
• 13. پیاده‌سازی رگرسیون خطی چندگانه در Stan
• 14. مدل‌سازی اثرات ثابت و تصادفی در Stan
• 15. رگرسیون لجستیک بیزی با استفاده از Stan
• 16. مدل‌سازی سری‌های زمانی با Stan
• 17. معرفی مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM) در Stan
• 18. پیاده‌سازی GLMهای مختلف در Stan
• 19. مدل‌سازی سلسله‌مراتبی در Stan
• 20. مزایای مدل‌سازی سلسله‌مراتبی
• 21. مدل‌سازی با اثرات مشترک در Stan
• 22. تشخیص همگرایی در الگوریتم‌های MCMC
• 23. شاخص‌های کلاسیک همگرایی (R-hat, ESS)
• 24. روش‌های بصری تشخیص همگرایی (Trace plots, Autocorrelation plots)
• 25. بررسی مشکلات همگرایی و راه‌های رفع آن‌ها
• 26. استفاده از کتابخانه‌های کمکی برای تحلیل خروجی Stan
• 27. تنظیم پارامترهای الگوریتم MCMC در Stan
• 28. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با Stan
• 29. مدل‌سازی داده‌های بقا با Stan
• 30. رگرسیون کوانتایل بیزی با Stan
• 31. مدل‌سازی داده‌های خوشه‌ای در Stan
• 32. مدل‌سازی داده‌های پانل در Stan
• 33. استفاده از Stan برای مدل‌های گرافی
• 34. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی با Stan
• 35. روش‌های نمونه‌برداری پیشرفته در Stan
• 36. معرفی نمونه‌برداری از طریق پیش‌بینی (Importance Sampling)
• 37. روش‌های نمونه‌برداری متغیر پنهان (HMC)
• 38. مقایسه HMC با Metropolis-Hastings
• 39. تنظیم پارامترهای HMC برای بهبود کارایی
• 40. مدل‌سازی داده‌های مکانی با Stan
• 41. استفاده از Stan در مطالعات پزشکی و بالینی
• 42. کاربرد Stan در علوم اجتماعی و اقتصادی
• 43. مدل‌سازی پیش‌بینی با استفاده از Stan
• 44. ارزیابی مدل‌های بیزی با معیارهای پیش‌بینی
• 45. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) در مدل‌های بیزی
• 46. مفهوم و کاربرد اعتبارسنجی متقابل
• 47. استفاده از بسته‌های R و Python برای Stan
• 48. ارتباط Stan با زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر
• 49. نکات پیشرفته در نوشتن مدل‌های Stan
• 50. بهینه‌سازی کد Stan برای سرعت و کارایی
• 51. اشکال‌زدایی مدل‌های پیچیده در Stan
• 52. مدل‌سازی ناهنجاری‌ها (Outliers) در Stan
• 53. مدل‌سازی داده‌های گمشده (Missing Data) در Stan
• 54. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در آمار بیزی
• 55. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های بزرگ
• 56. نکات مهم در انتخاب معماری مدل
• 57. مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده با Stan
• 58. تحلیل حساسیت پارامترها در مدل‌های بیزی
• 59. مفهوم و کاربرد تحلیل حساسیت
• 60. استفاده از Stan برای ارزیابی عدم قطعیت
• 61. مدل‌سازی پویایی سیستم‌ها با Stan
• 62. مدل‌سازی تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت
• 63. کاربرد Stan در بهینه‌سازی فرآیندها
• 64. مدل‌سازی ریسک و مدیریت آن با Stan
• 65. تحلیل داده‌های کیفی با رویکرد بیزی
• 66. مدل‌سازی داده‌های متنی با Stan
• 67. کاربرد Stan در پردازش زبان طبیعی
• 68. مدل‌سازی داده‌های تصویری با Stan
• 69. یادگیری عمیق بیزی با استفاده از Stan
• 70. تفاوت‌های بین مدل‌های بیزی و فریکونتیست
• 71. مزایای رویکرد بیزی در تحلیل داده‌ها
• 72. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های بیزی
• 73. نکات عملی برای کار با Stan
• 74. معرفی منابع آموزشی تکمیلی برای Stan
• 75. کاربرد Stan در تحقیقات علمی
• 76. اهمیت مستندسازی در تحلیل‌های بیزی
• 77. اخلاق در تحلیل داده‌های بیزی
• 78. آینده آمار بیزی و نرم‌افزار Stan
• 79. مروری بر مفاهیم پیشرفته آماری
• 80. مدل‌سازی احتمالات شرطی با Stan
• 81. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های پرتکرار
• 82. مدل‌سازی اثرات متقابل در رگرسیون
• 83. کاربرد Stan در تحلیل بقا با داده‌های سانسور شده
• 84. مدل‌سازی داده‌های مقیاس‌پذیر با Stan
• 85. استفاده از Stan برای تحلیل پیش‌بینی گرادیان
• 86. مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده با استفاده از شبکه‌های بیزی
• 87. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های سیگنال
• 88. مدل‌سازی پدیده‌های تصادفی در زمان و مکان
• 89. تحلیل داده‌های زیست‌محیطی با Stan
• 90. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های ژنتیکی
• 91. مدل‌سازی داده‌های اقتصادی کلان با Stan
• 92. استفاده از Stan در مدل‌سازی مالی
• 93. تحلیل داده‌های رفتاری با Stan
• 94. کاربرد Stan در بهینه‌سازی پرتفوی
• 95. مدل‌سازی پدیده‌های اجتماعی با Stan
• 96. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های اجتماعی سلامت
• 97. مدل‌سازی پدیده‌های ترافیکی با Stan
• 98. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های حمل و نقل
• 99. مدل‌سازی پدیده‌های انرژی با Stan
• 100. تحلیل داده‌های کشاورزی با Stan