دوره Gibbs Sampling: از تئوری تا پیادهسازی در نرمافزارهای آماری همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره Gibbs Sampling: از تئوری تا پیادهسازی در نرمافزارهای آماری
موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: Gibbs Sampling
📋 سرفصل‌های دوره
- 1. مقدمه‌ای بر استنباط بیزی، توزیع‌های پسین و چالش‌های محاسباتی در انتگرال‌گیری چندمتغیره
- 2. مفهوم کلی روش‌های مونت‌کارلو زنجیره مارکوف (MCMC) و جایگاه گیبس سامپلینگ در آن
- 3. مبانی نظری نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling) و ارتباط آن با زنجیره‌های مارکوف برگشت‌پذیر
- 4. توزیع‌های شرطی کامل (Full Conditional Distributions) به عنوان پایه و اساس الگوریتم گیبس
- 5. اثبات همگرایی زنجیره مارکوف در نمونه‌گیری گیبس و برقراری ویژگی تعادل تفصیلی
- 6. مقایسه گیبس سامپلینگ با سایر روش‌های MCMC مانند الگوریتم متروپلیس-هستینگز
- 7. پیادهسازی پایه‌ای الگوریتم گیبس برای مدل دو متغیره نرمال در زبان‌های برنامه‌نویسی آماری
- 8. تعیین و حذف دوره گرم شدن (Burn-in Period) زنجیره و تحلیل آثار آن بر نمونه‌برداری
- 9. بررسی خودهمبستگی نمونه‌ها (Autocorrelation) و تکنیک تنک‌سازی (Thinning) در زنجیره
- 10. تشخیص همگرایی زنجیره مارکوف با استفاده از آماره‌های تشخیصی مانند گیلمن-روبین
- 11. تحلیل مدل‌های رگرسیون خطی بیزی و استخراج توزیع‌های شرطی کامل برای ضرایب
- 12. پیادهسازی نمونه‌گیری گیبس برای مدل رگرسیون لجستیک و طبقه‌بندی بیزی
- 13. مدل‌های ترکیبی متناهی (Finite Mixture Models) و کاربرد گیبس سامپلینگ در خوشه‌بندی
- 14. تحلیل واریانس و مدل‌های اثرات تصادفی با رویکرد بیزی و نمونه‌گیری گیبس
- 15. مدل‌سازی سلسله‌مراتب بیزی (Hierarchical Bayesian Models) و مزایای الگوریتم گیبس در آن
- 16. مدیریت پارامترهای مفقود (Missing Data) و داده‌های سانسور شده با استفاده از متغیرهای کمکی در گیبس
- 17. آشنایی با نرم‌افزارها و کتابخانه‌های تخصصی آمار بیزی برای پیادهسازی کارآمد MCMC
- 18. نوشتن کدهای بهینه و بردارسازی‌شده برای افزایش سرعت اجرای گیبس سامپلینگ در R و Python
- 19. ارزیابی مدل‌های بیزی، مقایسه مدل‌ها و محاسبه معیارهای اطلاعاتی (DIC و WAIC) پس از نمونه‌برداری
- 20. پروژه جامع: پیادهسازی کامل الگوریتم گیبس سامپلینگ از صفر و تحلیل یک مدل آماری پیشرفته در نرم‌افزار
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائه‌شده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم می‌کند. این سامانه از الگوریتم زمان‌بندی مرور SM-2 استفاده می‌کند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم می‌کند.
به این ترتیب، کارت‌های دشوارتر می‌توانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسب‌تری داشته باشید.
مدت‌زمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج می‌شود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیت‌های لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر می‌شود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً به‌عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.