دوره مدیریت مخاطرات در اجرای MCMC با Stan همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت مخاطرات در اجرای MCMC با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی مارکوف زنجیره مونت کارلو (MCMC)
• 2. مبانی آمار استنباطی و مدل‌سازی احتمالی
• 3. معرفی نرم‌افزار Stan و قابلیت‌های آن
• 4. نصب و راه‌اندازی Stan و ابزارهای مرتبط
• 5. مفاهیم پایه در مدل‌سازی بیزی
• 6. تابع درست‌نمایی و تابع پیشین
• 7. تابع پسین و قضیه بیز
• 8. روش‌های نمونه‌گیری از توزیع پسین
• 9. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MCMC
• 10. Metropolis-Hastings Algorithm
• 11. Gibbs Sampling
• 12. مفاهیم همگرایی در MCMC
• 13. معیارهای ارزیابی همگرایی
• 14. Trace Plots و Autocorrelation Plots
• 15. Effective Sample Size (ESS)
• 16. R-hat statistic
• 17. مدیریت حافظه و کارایی در Stan
• 18. ساختار زبان Stan (Stan Language Structure)
• 19. تعریف مدل‌ها در Stan
• 20. پارامترهای مدل و متغیرهای کمکی
• 21. دستورات پایه‌ای در Stan
• 22. تعریف توابع در Stan
• 23. ساختارهای کنترلی در Stan
• 24. مدیریت داده‌ها در Stan
• 25. خواندن و نوشتن داده‌ها
• 26. فرمت‌های داده‌ای سازگار با Stan
• 27. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌سازی
• 28. تعریف مدل‌های خطی در Stan
• 29. مدل‌های رگرسیون خطی بیزی
• 30. مدل‌های سلسله‌مراتبی خطی
• 31. مدیریت عدم قطعیت در مدل‌های خطی
• 32. تعریف مدل‌های غیرخطی در Stan
• 33. مدل‌های رگرسیون غیرخطی بیزی
• 34. مدل‌های رشد غیرخطی
• 35. مدیریت عدم قطعیت در مدل‌های غیرخطی
• 36. مدل‌سازی سری‌های زمانی در Stan
• 37. مدل‌های ARIMA بیزی
• 38. مدل‌های حالت-فضا (State-Space Models)
• 39. مدیریت نوسانات و روند در سری‌های زمانی
• 40. مدل‌سازی داده‌های شمارشی در Stan
• 41. مدل‌های پواسون و دوجمله‌ای منفی
• 42. مدل‌های لجستیک و پروبیت
• 43. مدیریت داده‌های پرت و توزیع‌های خاص
• 44. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی در Stan
• 45. مدل‌های چندجمله‌ای لجستیک
• 46. مدل‌های طبقه‌بندی سلسله‌مراتبی
• 47. مدیریت عدم توازن کلاس‌ها
• 48. بهینه‌سازی پارامترهای مدل در Stan
• 49. جستجوی گرادیان و روش‌های مرتبط
• 50. استفاده از Stan برای بهینه‌سازی
• 51. مقایسه نتایج بهینه‌سازی با روش‌های دیگر
• 52. ارزیابی مدل و انتخاب مدل
• 53. معیارهای ارزیابی مدل (DIC, WAIC)
• 54. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 55. مقایسه مدل‌های رقیب
• 56. مدیریت مخاطرات در اجرای MCMC
• 57. شناسایی مخاطرات مرتبط با MCMC
• 58. ارزیابی ریسک‌های الگوریتمی
• 59. ارزیابی ریسک‌های محاسباتی
• 60. راهکارهای کاهش ریسک در MCMC
• 61. انتخاب پارامترهای مناسب برای الگوریتم‌ها
• 62. تنظیم پارامترهای MCMC
• 63. پایش سلامت الگوریتم‌ها
• 64. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
• 65. مدیریت خطاهای محاسباتی در Stan
• 66. استفاده از ابزارهای دیباگینگ Stan
• 67. ثبت و تحلیل لاگ‌های Stan
• 68. مدیریت منابع سیستم
• 69. بهینه‌سازی کد Stan برای سرعت
• 70. موازی‌سازی در Stan
• 71. استفاده از سخت‌افزارهای پیشرفته (GPU)
• 72. مدیریت داده‌های بزرگ در MCMC
• 73. تکنیک‌های نمونه‌گیری کارآمد برای داده‌های بزرگ
• 74. کاهش ابعاد داده‌ها برای MCMC
• 75. مدل‌سازی افزایشی (Incremental Modeling)
• 76. کاربردهای پیشرفته MCMC با Stan
• 77. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی بیزی
• 78. مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده زیستی
• 79. تحلیل داده‌های مالی با MCMC
• 80. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
• 81. مدل‌سازی تصمیم‌گیری با MCMC
• 82. تحلیل حساسیت مدل‌ها
• 83. تفسیر نتایج مدل در چارچوب مخاطرات
• 84. مستندسازی فرآیند اجرای MCMC
• 85. گزارش‌دهی نتهایج MCMC با تأکید بر عدم قطعیت
• 86. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی بیزی
• 87. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی
• 88. شفافیت در فرآیند مدل‌سازی
• 89. آموزش و توسعه مهارت‌های MCMC
• 90. منابع تکمیلی برای یادگیری Stan
• 91. جامعه کاربران Stan و انجمن‌های پشتیبانی
• 92. پروژه‌های عملی برای تمرین MCMC
• 93. ارزیابی نهایی و جمع‌بندی دوره