دوره تحلیل عمیق محدودیت‌های JAGS: چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل عمیق محدودیت‌های JAGS: چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو

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

موضوع میانی: محدودیت‌ها و قابلیت‌های JAGS

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر JAGS و کاربرد آن در آمار بیزی
• 2. نصب و راه‌اندازی JAGS در محیط‌های مختلف
• 3. ساختار اولیه مدل در JAGS
• 4. تعریف متغیرهای تصادفی و پیشینی‌ها
• 5. استفاده از توزیع‌های پیشینی مناسب
• 6. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC)
• 7. الگوریتم‌های نمونه‌گیری در JAGS
• 8. پارامترهای کنترل نمونه‌گیری (burn-in, thinning)
• 9. تشخیص همگرایی نمونه‌ها
• 10. استفاده از نمودارهای trace و تاریخچه نمونه‌ها
• 11. شاخص‌های همگرایی مانند R-hat
• 12. بررسی استقلال نمونه‌ها
• 13. محدودیت‌های حافظه JAGS در مدل‌های بزرگ
• 14. تأثیر تعداد نمونه‌ها بر دقت برآورد
• 15. مقیاس‌بندی پارامترها و تأثیر بر نمونه‌گیری
• 16. استفاده از توزیع‌های پیشینی غیرمعین
• 17. مدل‌های سلسله مراتبی و چالش‌های JAGS
• 18. مدل‌های گرافیکی و توانایی JAGS در مدیریت آن‌ها
• 19. استفاده از داده‌های مشاهده‌شده و حذف داده‌های گم‌شده
• 20. پیش‌بینی و محاسبه پس‌ز پیش‌بینی
• 21. محاسبه شاخص‌های مدل مانند DIC و WAIC
• 22. مقایسه مدل‌ها با معیارهای اطلاعاتی
• 23. استفاده از بسته‌های افزودنی R و JAGS
• 24. بهینه‌سازی کد JAGS برای اجرای سریع‌تر
• 25. تکنیک‌های موازی‌سازی نمونه‌گیری
• 26. استفاده از چندین زنجیره و بررسی همگرایی
• 27. تشخیص و رفع تله‌های نمونه‌گیری
• 28. بررسی حساسیت مدل به پیشینی‌ها
• 29. تأثیر انتخاب توزیع پیشینی بر نتایج
• 30. استفاده از داده‌های شبیه‌سازی شده برای آزمون مدل
• 31. معرفی روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته مانند HMC
• 32. مقایسه JAGS با سایر نرم‌افزارهای MCMC
• 33. محدودیت‌های زبان بیان مدل JAGS
• 34. استفاده از تابع‌های ساختاریافته در JAGS
• 35. مدیریت داده‌های بزرگ و حافظه
• 36. تکنیک‌های کاهش ابعاد پارامترها
• 37. استفاده از توزیع‌های نرال چندمتغیره
• 38. مدل‌های رگرسیونی در JAGS
• 39. مدل‌های زمانی و سری‌های زمانی
• 40. مدل‌های فضایی و هم‌بستگی فضایی
• 41. مدل‌های لایه‌بندی شده و چالش‌های محاسباتی
• 42. استفاده از توزیع‌های نمونه‌گیری غیراستاندارد
• 43. بررسی توزیع پس از نمونه‌گیری
• 44. محاسبه احتمال پس از نمونه‌گیری
• 45. استفاده از نرم‌افزارهای همراه مانند RStan
• 46. تکنیک‌های بهبود همگرایی با تغییر پارامترها
• 47. استفاده از پیشینی‌های مبتنی بر داده
• 48. بررسی اثر پیشینی‌های قوی بر نتایج
• 49. استفاده از نمونه‌گیری تدریجی (sequential)
• 50. معرفی روش‌های نمونه‌گیری ترکیبی
• 51. استفاده از بسته‌های خارجی در JAGS
• 52. تحلیل حساسیت به فرضیات مدل
• 53. بررسی توزیع پس از نمونه‌گیری با نمودارهای مختلف
• 54. محاسبه شاخص‌های احتمالاتی مانند ELPD
• 55. استفاده از مدل‌های مختلط و ترکیبی
• 56. بررسی محدودیت‌های محاسباتی در مدل‌های پیچیده
• 57. بهینه‌سازی پارامترهای نمونه‌گیری برای دقت بیشتر
• 58. استفاده از تکنیک‌های نمونه‌گیری مبتنی بر هندسی
• 59. مقایسه روش‌های نمونه‌گیری در JAGS با روش‌های دیگر
• 60. معرفی آینده پژوهش و توسعه JAGS