دوره ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی احتمال و آمار برای MCMC
• 2. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
• 3. معرفی نرم‌افزار Stan
• 4. نصب و راه‌اندازی Stan
• 5. نحو پایه زبان Stan
• 6. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs) در Stan
• 7. مدل‌های سلسله مراتبی در Stan
• 8. انواع توزیع‌های احتمال در Stan
• 9. مشخصات و استنتاج بیزی
• 10. مفهوم پیشین و پسین
• 11. روش‌های نمونه‌برداری در MCMC
• 12. الگوریتم Metropolis-Hastings
• 13. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس
• 14. تشخیص همگرایی در MCMC
• 15. معیارهای همگرایی (Gelman-Rubin, R-hat)
• 16. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
• 17. تجسم نتایج MCMC
• 18. نمودارهایtrace و posterior density
• 19. محاسبه آماره‌های پسین
• 20. اعتماد به نتایج MCMC
• 21. نکات عملی در نوشتن کدهای Stan
• 22. ساختار کلی یک برنامه Stan
• 23. تعریف متغیرها و پارامترها
• 24. تعریف مدل و توزیع‌های پیشین
• 25. تعریف توزیع پسین
• 26. مثال‌های کاربردی از مدل‌های آماری در Stan
• 27. مدل رگرسیون خطی ساده
• 28. مدل رگرسیون خطی چندگانه
• 29. مدل‌های سری زمانی ساده
• 30. مدل‌های طبقه‌بندی دودویی (Logistic Regression)
• 31. مدل‌های طبقه‌بندی چندکلاسه
• 32. مدل‌های بقا (Survival Analysis)
• 33. مدل‌های سلسله مراتبی برای داده‌های خوشه‌ای
• 34. مدل‌های سلسله مراتبی برای داده‌های طولی
• 35. کاربرد MCMC در اقتصادسنجی
• 36. کاربرد MCMC در زیست‌شناسی محاسباتی
• 37. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
• 38. کاربرد MCMC در مهندسی
• 39. ملاحظات مربوط به داده‌های حجیم در MCMC
• 40. بهینه‌سازی کدهای Stan
• 41. استفاده از دستورات پیشرفته در Stan
• 42. توابع کمکی و ماژول‌ها در Stan
• 43. مدیریت خطاها و اشکال‌زدایی در Stan
• 44. روش‌های اعتبارسنجی مدل‌های Bayesian
• 45. مقایسه مدل‌های Bayesian (DIC, WAIC)
• 46. حساسیت مدل به توزیع‌های پیشین
• 47. مدل‌سازی داده‌های پرت (Outliers)
• 48. مدل‌سازی داده‌های گمشده (Missing Data)
• 49. کاربرد MCMC در شبکه‌های عصبی بیزی
• 50. معرفی شبکه‌های عصبی بیزی
• 51. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی بیزی در Stan
• 52. مثال‌هایی از کاربرد شبکه‌های عصبی بیزی
• 53. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 54. اصول فقهی مرتبط با داده‌های آماری
• 55. ملاحظات شرعی در استفاده از نرم‌افزارهای خارجی
• 56. استفاده از Stan در پژوهش‌های دانشگاهی
• 57. اخلاق پژوهش در تحلیل داده‌های آماری
• 58. مقررات حاکم بر انتشار نتایج علمی
• 59. پرهیز از ترویج عرفان‌های نوظهور در تحلیل داده
• 60. مدل‌سازی پدیده‌های اجتماعی با رویکرد اسلامی
• 61. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های سلامت
• 62. استانداردهای وزارت بهداشت در مدل‌سازی
• 63. تحلیل داده‌های اقتصادی بر مبنای بانکداری اسلامی
• 64. مقررات بانک مرکزی در تحلیل‌های مالی
• 65. مدل‌سازی رفتارهای مصرف‌کننده با رویکرد اسلامی
• 66. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های کشاورزی
• 67. ملاحظات زیست‌محیطی در مدل‌سازی
• 68. تحلیل داده‌های مربوط به مهاجرت
• 69. مدل‌سازی پدیده‌های جمعیتی
• 70. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های آموزشی
• 71. ارزیابی اثربخشی روش‌های نوین آموزشی
• 72. تحلیل داده‌های مربوط به سنجش و ارزشیابی
• 73. ملاحظات مربوط به سبک زندگی اسلامی در مدل‌سازی
• 74. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های فرهنگی
• 75. تحلیل داده‌های مربوط به هنر و معماری
• 76. ملاحظات مربوط به پوشش اسلامی در تحلیل داده
• 77. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های حقوقی
• 78. مدل‌سازی ریسک در سیستم قضایی
• 79. تحلیل داده‌های مربوط به جرائم
• 80. ملاحظات مربوط به عدالت در تحلیل داده‌ها
• 81. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های ورزشی
• 82. تحلیل عملکرد ورزشکاران
• 83. مدل‌سازی نتایج مسابقات ورزشی
• 84. ملاحظات مربوط به سلامت روان در ورزشکاران
• 85. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های فنی و مهندسی
• 86. تحلیل داده‌های مربوط به کیفیت ساخت
• 87. مدل‌سازی اطمینان‌پذیری سیستم‌ها
• 88. ملاحظات مربوط به ایمنی در مهندسی
• 89. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های ارتباطات
• 90. مدل‌سازی انتشار اطلاعات
• 91. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 92. ملاحظات مربوط به امنیت ارتباطات
• 93. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های انرژی
• 94. مدل‌سازی مصرف انرژی
• 95. تحلیل داده‌های مربوط به منابع انرژی تجدیدپذیر
• 96. ملاحظات مربوط به بهینه‌سازی مصرف انرژی
• 97. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های حمل و نقل
• 98. مدل‌سازی ترافیک
• 99. تحلیل داده‌های مربوط به لجستیک
• 100. ملاحظات مربوط به ایمنی حمل و نقل