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 زنجیره‌ای مونت کارلو (MCMC)
• 2. مبانی نظری MCMC
• 3. الگوریتم‌های نمونه‌برداری MCMC
• 4. معرفی نرم‌افزار Stan
• 5. نصب و راه‌اندازی Stan
• 6. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی Stan
• 7. مدل‌سازی آماری پایه در Stan
• 8. نوشتن اولین مدل MCMC در Stan
• 9. بررسی همگرایی الگوریتم‌های MCMC
• 10. معیارهای ارزیابی همگرایی (Gelman-Rubin)
• 11. نمونه‌برداری از توزیع‌های پسین
• 12. نمونه‌برداری از توزیع‌های شرطی
• 13. روش‌های نمونه‌برداری مهم (Importance Sampling)
• 14. فیلتر کالمن و کاربردهای آن
• 15. فیلتر ذرات (Particle Filters)
• 16. کاربرد MCMC در رگرسیون خطی
• 17. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM) در Stan
• 18. تحلیل سری‌های زمانی با MCMC
• 19. مدل‌سازی حالت-فضا (State-Space Models)
• 20. مدل‌های پنهان مارکوف (HMM)
• 21. کاربرد MCMC در مدل‌های سلسله مراتبی
• 22. مدل‌های تاثیرات مختلط (Mixed-Effects Models)
• 23. مدل‌سازی داده‌های مکانی با MCMC
• 24. مدل‌سازی داده‌های شبکه‌ای
• 25. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
• 26. شبکه‌های عصبی بیزی (Bayesian Neural Networks)
• 27. مدل‌های گرافیکی بیزی (Bayesian Graphical Models)
• 28. روش‌های نمونه‌برداری پیشرفته در Stan
• 29. نمونه‌برداری با متغیر کمکی (Auxiliary Variable Sampling)
• 30. نمونه‌برداری با تغییر متغیر (Change of Variables Sampling)
• 31. پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده در Stan
• 32. مدل‌سازی داده‌های بقا (Survival Analysis)
• 33. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی (Classification)
• 34. مدل‌سازی داده‌های خوشه‌بندی (Clustering)
• 35. مدل‌سازی معادلات ساختاری (Structural Equation Models)
• 36. تحلیل عاملی بیزی (Bayesian Factor Analysis)
• 37. کاربرد MCMC در اقتصادسنجی
• 38. مدل‌های شرطی ناهمسانی واریانس (GARCH)
• 39. مدل‌های پویای تصادفی عمومی (DSGE)
• 40. تحلیل ریسک اعتباری با MCMC
• 41. مدل‌سازی پرتفوی با MCMC
• 42. کاربرد MCMC در علوم زیستی
• 43. مدل‌سازی ژنتیکی با MCMC
• 44. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک
• 45. تحلیل داده‌های بالینی با MCMC
• 46. مدل‌سازی توزیع گونه‌ها
• 47. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
• 48. تحلیل داده‌های پیمایشی با MCMC
• 49. مدل‌سازی رفتار رای‌دهندگان
• 50. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 51. مدل‌سازی مهاجرت
• 52. کاربرد MCMC در مهندسی
• 53. مدل‌سازی قابلیت اطمینان
• 54. تحلیل ارتعاشات با MCMC
• 55. مدل‌سازی جریان سیالات
• 56. تحلیل داده‌های سنسور
• 57. بهینه‌سازی پارامتر مدل با MCMC
• 58. تنظیم ابرپارامترها در مدل‌های بیزی
• 59. اعتبارسنجی متقابل مدل‌های MCMC
• 60. حساسیت‌سنجی مدل به پارامترها
• 61. تفسیر نتایج MCMC
• 62. تجسم نته نتایج MCMC
• 63. تست‌های پس از برازش (Goodness-of-Fit Tests)
• 64. مقایسه مدل‌های رقیب (Model Comparison)
• 65. شاخص اطلاعات آکایکه (AIC) در MCMC
• 66. شاخص اطلاعات بیزی (BIC) در MCMC
• 67. نسبت درست‌نمایی شرطی (LRT)
• 68. مقایسه مدل‌ها با استفاده از اعتبار سنجی متقابل
• 69. ارزیابی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
• 70. مدل‌سازی عدم قطعیت پارامترها
• 71. پیش‌بینی با در نظر گرفتن عدم قطعیت
• 72. ارزیابی کیفیت پیش‌بینی‌ها
• 73. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های بزرگ
• 74. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC برای داده‌های بزرگ
• 75. استفاده از پردازش موازی در Stan
• 76. نمونه‌گیری توزیع شده (Distributed Sampling)
• 77. مدیریت حافظه در اجرای MCMC
• 78. ارزیابی کارایی محاسباتی
• 79. شناسایی گلوگاه‌های محاسباتی
• 80. بهبود سرعت اجرای مدل‌ها
• 81. استفاده از تکنیک‌های نمونه‌برداری سریع‌تر
• 82. بهینه‌سازی کد Stan
• 83. مخاطرات اجرایی در MCMC
• 84. خطاهای پیاده‌سازی مدل
• 85. مشکلات همگرایی الگوریتم
• 86. نادرست بودن مفروضات مدل
• 87. تفسیر نادرست نتایج
• 88. سوگیری در نمونه‌برداری
• 89. عدم کفایت داده‌ها
• 90. انتخاب مدل نامناسب
• 91. مخاطرات مربوط به نرم‌افزار Stan
• 92. خطاهای نحوی در کد Stan
• 93. مشکلات مربوط به کامپایلر Stan
• 94. رفتارهای غیرمنتظره در خروجی Stan
• 95. مدیریت خطا در Stan
• 96. مخاطرات امنیتی در استفاده از Stan
• 97. حفاظت از داده‌های حساس
• 98. امنیت محیط اجرای Stan
• 99. مخاطرات مربوط به مجوزها و لایسنس‌ها
• 100. مخاطرات ناشی از تغییرات در نسخه‌های Stan