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 مدل‌سازی آماری و استنتاج بیزی
• 2. آشنایی با مفاهیم احتمال و توزیع‌ها
• 3. مبانی آمار توصیفی و استنباطی
• 4. مقدمه ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
• 5. کاربرد MCMC در استنتاج بیزی
• 6. معرفی نرم‌افزار Stan
• 7. نصب و راه‌اندازی Stan
• 8. مقدمه ای بر زبان برنامه‌نویسی Stan
• 9. ساختار کلی کد Stan
• 10. تعریف مدل‌های احتمالاتی در Stan
• 11. توزیع‌های پیشین و پسین در Stan
• 12. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
• 13. مقدمه ای بر الگوریتم‌های MCMC در Stan
• 14. نظارت بر همگرایی زنجیره‌ها
• 15. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
• 16. معیارهای ارزیابی همگرایی MCMC
• 17. تحلیل حساسیت مدل
• 18. مدل‌سازی رگرسیونی خطی در Stan
• 19. مدل‌سازی رگرسیونی لجستیک در Stan
• 20. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM) در Stan
• 21. مدل‌های سلسله مراتبی در Stan
• 22. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی در Stan
• 23. مدل‌سازی سری‌های زمانی در Stan
• 24. مدل‌های خودرگرسیو (AR) در Stan
• 25. مدل‌های میانگین متحرک (MA) در Stan
• 26. مدل‌های ARMA و ARIMA در Stan
• 27. مدل‌های فضایی در Stan
• 28. مقدمه ای بر تحلیل داده‌های مکانی
• 29. مدل‌سازی اثرات فضایی در Stan
• 30. مدل‌سازی داده‌های پانل در Stan
• 31. تحلیل داده‌های طولی در Stan
• 32. مدل‌سازی بقا در Stan
• 33. مقدمه ای بر مدل‌های بقا
• 34. مدل کاکس در Stan
• 35. مدل‌های پارامتریک بقا در Stan
• 36. مدل‌سازی معادلات ساختاری در Stan
• 37. آشنایی با مفاهیم معادلات ساختاری
• 38. پیاده‌سازی مدل‌های معادلات ساختاری در Stan
• 39. مدل‌سازی شبکه‌های عصبی در Stan
• 40. مقدمه ای بر شبکه‌های عصبی
• 41. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی ساده در Stan
• 42. مدل‌سازی انتخاب گسسته در Stan
• 43. مقدمه ای بر مدل‌های انتخاب گسسته
• 44. مدل لاجیت چندگانه در Stan
• 45. مدل پروبیت چندگانه در Stan
• 46. مدل‌سازی داده‌های شمارشی در Stan
• 47. مقدمه ای بر داده‌های شمارشی
• 48. مدل پواسون در Stan
• 49. مدل دومتوزیعی در Stan
• 50. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی در Stan
• 51. مقدمه ای بر داده‌های طبقه‌بندی
• 52. مدل‌های چندگانه طبقه‌بندی در Stan
• 53. مدل‌سازی داده‌های چندسطحی در Stan
• 54. آشنایی با ساختارهای داده چندسطحی
• 55. مدل‌سازی سطوح مختلف در Stan
• 56. مدل‌سازی با متغیرهای پنهان در Stan
• 57. مقدمه ای بر متغیرهای پنهان
• 58. مدل‌سازی با متغیرهای پنهان در Stan
• 59. بهینه‌سازی در Stan
• 60. مقدمه ای بر روش‌های بهینه‌سازی
• 61. بهینه‌سازی با استفاده از Stan
• 62. مدیریت داده‌های بزرگ در Stan
• 63. چالش‌های داده‌های بزرگ
• 64. روش‌های کارآمد با داده‌های بزرگ در Stan
• 65. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها
• 66. معیارهای ارزیابی مدل
• 67. اعتبارسنجی متقابل در Stan
• 68. تفسیر نتایج مدل‌های بیزی
• 69. ارائه نتایج آماری
• 70. تفسیر پارامترهای مدل
• 71. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی آماری
• 72. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 73. شفافیت در مدل‌سازی
• 74. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
• 75. مدل‌سازی رفتارهای پیچیده
• 76. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 77. کاربرد MCMC در اقتصاد
• 78. مدل‌سازی ریسک مالی
• 79. پیش‌بینی اقتصادی
• 80. کاربرد MCMC در علوم زیستی
• 81. مدل‌سازی ژنتیکی
• 82. تحلیل داده‌های بالینی
• 83. کاربرد MCMC در مهندسی
• 84. مدل‌سازی قابلیت اطمینان
• 85. بهینه‌سازی سیستم‌ها
• 86. کاربرد MCMC در علوم محیط زیست
• 87. مدل‌سازی انتشار آلاینده‌ها
• 88. تحلیل داده‌های اقلیمی
• 89. کاربرد MCMC در علوم کامپیوتر
• 90. یادگیری ماشین بیزی
• 91. هوش مصنوعی تفسیری
• 92. کاربرد MCMC در علوم داده
• 93. کشف الگوها
• 94. پیش‌بینی رفتار
• 95. مقدمه ای بر ابزارهای تجسم داده
• 96. تجسم خروجی‌های Stan
• 97. ابزارهای پیشرفته تجسم MCMC
• 98. مدیریت و اشتراک‌گذاری کد Stan
• 99. بهترین شیوه‌ها در توسعه کد
• 100. مستندسازی کد Stan