کتاب مدلسازی تجربی انتخاب دوگانه با LASSO: کاربردها در مطالعات حمل و نقل هوایی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

مدلسازی تجربی انتخاب دوگانه با LASSO: دروازه‌ای به اقتصادسنجی نوین و کاربرد در حمل و نقل هوایی مدلسازی تجربی انتخاب دوگانه با LASSO: دروازه‌ای به اقتصادسنجی نوین و کاربرد در حمل و نقل هوایی دنیای پیشر...

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 87,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدلسازی تجربی انتخاب دوگانه با LASSO: کاربردها در مطالعات حمل و نقل هوایی

موضوع کلی: روش‌های آماری پیشرفته و یادگیری ماشین در اقتصاد سنجی

موضوع میانی: انتخاب مدل و رگرسیون منظم شده با LASSO

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی اقتصاد سنجی و یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با اقتصادسنجی و کاربردهای آن
  • 3. مفاهیم اساسی در رگرسیون خطی کلاسیک
  • 4. مسائل چندهم‌خطی و راه‌حل‌های آن
  • 5. آشنایی با داده‌های سری زمانی و مقطعی
  • 6. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و رابطه آن با اقتصادسنجی
  • 7. آشنایی با مفاهیم انتخاب مدل و اهمیت آن
  • 8. مقدمه‌ای بر رگرسیون منظم شده و مزایای آن
  • 9. معرفی روش LASSO و فلسفه آن
  • 10. کاربردهای LASSO در اقتصاد و علوم اجتماعی
  • 11. آشنایی با نرم‌افزارهای مورد استفاده (R، Python، Stata)
  • 12. اصول رگرسیون LASSO
  • 13. مروری بر رگرسیون خطی و محدودیت‌های آن
  • 14. مفهوم تابع هزینه و بهینه‌سازی
  • 15. معرفی Regularization و انواع آن (L1, L2)
  • 16. جزئیات ریاضی رگرسیون LASSO
  • 17. بررسی پارامتر lambda و تنظیم آن
  • 18. الگوریتم‌های حل LASSO
  • 19. پیاده‌سازی LASSO با استفاده از نرم‌افزار R
  • 20. پیاده‌سازی LASSO با استفاده از Python
  • 21. مقایسه LASSO با رگرسیون Ridge و Elastic Net
  • 22. تفسیر ضرایب LASSO و چگونگی انتخاب متغیرها
  • 23. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل LASSO
  • 24. شاخص‌های ارزیابی مدل: MSE، RMSE، R-squared
  • 25. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) و انواع آن
  • 26. روش‌های انتخاب پارامتر lambda (CV، AIC، BIC)
  • 27. بررسی Overfitting و Underfitting در مدل‌های LASSO
  • 28. روش‌های جلوگیری از Overfitting
  • 29. اعتبارسنجی مدل با داده‌های تست
  • 30. ارزیابی دقت انتخاب متغیر توسط LASSO
  • 31. آزمون‌های آماری برای ارزیابی نتایج LASSO
  • 32. بررسی محدودیت‌های LASSO و راه‌حل‌های احتمالی
  • 33. مقایسه عملکرد LASSO با روش‌های انتخاب مدل کلاسیک
  • 34. مدل‌سازی تجربی انتخاب دوگانه با LASSO
  • 35. معرفی مفهوم انتخاب دوگانه در اقتصادسنجی
  • 36. مسئله Bias انتخاب و روش‌های مقابله با آن
  • 37. مقدمه‌ای بر مدل‌های انتخاب
  • 38. مروری بر روش‌های سنتی مدل‌سازی انتخاب دوگانه
  • 39. پیچیدگی‌های مدل‌های انتخاب و نیاز به روش‌های جدید
  • 40. معرفی رویکرد LASSO برای انتخاب دوگانه
  • 41. مراحل پیاده‌سازی انتخاب دوگانه با LASSO
  • 42. چگونگی استفاده از LASSO برای انتخاب متغیرها در مدل انتخاب
  • 43. بررسی مزایای استفاده از LASSO در مدل‌سازی انتخاب
  • 44. بررسی چالش‌های موجود در انتخاب دوگانه با LASSO
  • 45. کاربردهای LASSO در مطالعات حمل و نقل هوایی
  • 46. مروری بر صنعت حمل و نقل هوایی و اهمیت آن
  • 47. چالش‌های پیش‌بینی در صنعت حمل و نقل هوایی
  • 48. مروری بر مطالعات موجود در حوزه حمل و نقل هوایی
  • 49. داده‌های مورد استفاده در مطالعات حمل و نقل هوایی (هزینه، تقاضا، قیمت)
  • 50. معرفی متغیرهای تاثیرگذار بر حمل و نقل هوایی
  • 51. مدل‌سازی تقاضای سفر هوایی با استفاده از LASSO
  • 52. مدل‌سازی قیمت بلیط هواپیما با استفاده از LASSO
  • 53. انتخاب متغیرهای مهم در مدل‌های حمل و نقل هوایی
  • 54. ارزیابی عملکرد مدل‌های LASSO در حمل و نقل هوایی
  • 55. بررسی نقاط قوت و ضعف LASSO در این حوزه
  • 56. مباحث پیشرفته و توسعه‌های LASSO
  • 57. LASSO و داده‌های با ابعاد بالا (High-dimensional data)
  • 58. LASSO و داده‌های ساخت‌یافته (Structured data)
  • 59. روش‌های بهبود انتخاب متغیر در LASSO
  • 60. ترکیب LASSO با سایر روش‌های یادگیری ماشین
  • 61. LASSO و مدل‌های غیرخطی
  • 62. روش‌های بوت استرپ برای ارزیابی مدل‌های LASSO
  • 63. بررسی حساسیت نتایج LASSO به داده‌ها
  • 64. LASSO و داده‌های پانل
  • 65. بهره‌گیری از روش‌های Ensemble در LASSO
  • 66. آینده LASSO در اقتصادسنجی و یادگیری ماشین
  • 67. پیاده‌سازی عملی و مطالعات موردی
  • 68. آماده‌سازی داده‌ها برای استفاده در LASSO
  • 69. استفاده از نرم‌افزار R برای پیاده‌سازی انتخاب دوگانه با LASSO
  • 70. استفاده از Python برای پیاده‌سازی انتخاب دوگانه با LASSO
  • 71. مثال‌هایی از مطالعات موردی در حمل و نقل هوایی با استفاده از LASSO
  • 72. تحلیل نتایج و تفسیر ضرایب در مطالعات موردی
  • 73. ارائه گزارش و نتایج حاصل از مدل‌های LASSO
  • 74. مقایسه نتایج LASSO با روش‌های سنتی
  • 75. بررسی چالش‌های عملی در پیاده‌سازی LASSO
  • 76. خطاهای رایج و راه‌حل‌های آن‌ها
  • 77. راهنمایی‌های عملی برای محققین
  • 78. آزمون، جمع‌بندی و آینده پژوهی
  • 79. مروری بر مفاهیم کلیدی و نکات مهم
  • 80. آزمون نهایی و ارزیابی یادگیری
  • 81. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 82. بررسی مطالعات آتی در حوزه LASSO
  • 83. آینده‌ی مدل‌سازی انتخاب دوگانه با LASSO
  • 84. نقش LASSO در پیشرفت مطالعات حمل و نقل هوایی
  • 85. چشم‌انداز و فرصت‌های شغلی
  • 86. معرفی منابع و مقالات بیشتر
  • 87. پاسخ به سوالات و رفع اشکالات
  • 88. پایان دوره و قدردانی از شرکت‌کنندگان
تگ‌ها: Double Selection Econometrics Lasso Machine Learning model selection Regularized Regression اقتصاد سنجی انتخاب دوگانه انتخاب مدل حمل و نقل هوایی رگرسیون LASSO رگرسیون منظم شده روش‌های آماری پیشرفته مدلسازی تجربی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.