کتاب انعطافپذیری MCMC در مدلسازی آماری بیزی با توزیعهای آماری چندبعدی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره انعطافپذیری MCMC در مدلسازی آماری بیزی با توزیعهای آماری چندبعدی
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: پشتیبانی از انواع توزیعها و مدلها
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی مدلسازی آماری بیزی
- 2. مقدمهای بر نظریه احتمال
- 3. متغیرهای تصادفی و توزیعها
- 4. توزیعهای گسسته پرکاربرد
- 5. توزیعهای پیوسته پرکاربرد
- 6. توزیعهای چندبعدی: مفاهیم پایه
- 7. ماتریس کوواریانس و همبستگی
- 8. توزیع نرمال چندمتغیره
- 9. توزیع گاما و بتا در حالت چندبعدی
- 10. توزیعهای شرطی و حاشیهای
- 11. قضیه بیز و استنباط بیزی
- 12. تابع درستنمایی و تابع پیشین
- 13. تابع پسین و استنباط پارامترها
- 14. مقدمهای بر روشهای مونت کارلو
- 15. شبیهسازی مونت کارلو
- 16. روشهای زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
- 17. مفهوم زنجیره مارکوف
- 18. خواص زنجیرههای مارکوف
- 19. همگرایی زنجیرههای مارکوف
- 20. الگوریتمهای MCMC
- 21. الگوریتم نمونهگیری ع допомогою پذيرش-رد (Acceptance-Rejection)
- 22. الگوریتم گیبس (Gibbs Sampling)
- 23. الگوریتم متروپولیس-هستینگز (Metropolis-Hastings)
- 24. الگوریتم نمونهگیری با شتاب (Langevin)
- 25. الگوریتم نمونهگیری دینامیک مونت کارلو (NUTS)
- 26. کاربرد MCMC در مدلسازی بیزی
- 27. مدلهای خطی بیزی
- 28. مدلهای رگرسیون بیزی
- 29. مدلهای طبقهبندی بیزی
- 30. مدلهای سری زمانی بیزی
- 31. مدلهای فضایی بیزی
- 32. مدلهای خطی تعمیمیافته بیزی
- 33. مدلهای ناپارامتری بیزی
- 34. فرآیندهای گوسی (Gaussian Processes)
- 35. مدلهای مخلوط بیزی
- 36. مدلهای سلسله مراتبی بیزی
- 37. پیادهسازی MCMC در نرمافزارهای آماری
- 38. نرمافزار R و بستههای MCMC
- 39. نرمافزار Python و کتابخانههای MCMC
- 40. نرمافزار Stan و زبان مدلسازی آن
- 41. نرمافزار JAGS و BUGS
- 42. ارزیابی همگرایی MCMC
- 43. معیارهای بصری همگرایی
- 44. معیارهای کمی همگرایی (Gelman-Rubin, R-hat)
- 45. تحلیل واریانس درون و بین زنجیرهها
- 46. تعداد موثر نمونه (Effective Sample Size)
- 47. بهینهسازی الگوریتمهای MCMC
- 48. انتخاب تابع پیشین مناسب
- 49. بهبود نرخ پذیرش
- 50. کاهش همبستگی بین نمونهها
- 51. استفاده از روشهای پیشرفته MCMC
- 52. نمونهگیری با اهمیت (Importance Sampling)
- 53. نمونهگیری با اهمیت تکراری (Annealed Importance Sampling)
- 54. ترکیب MCMC با سایر روشها
- 55. کاربردهای پیشرفته MCMC
- 56. مدلسازی بیزی برای دادههای حجیم
- 57. مدلسازی بیزی در علوم زیستی
- 58. مدلسازی بیزی در علوم اقتصادی
- 59. مدلسازی بیزی در علوم اجتماعی
- 60. مدلسازی بیزی در مهندسی
- 61. مدلسازی بیزی در پردازش تصویر
- 62. مدلسازی بیزی در یادگیری ماشین
- 63. روشهای بیزی برای انتخاب مدل
- 64. مقایسه مدلها با استفاده از معیارهای بیزی
- 65. اعتبار سنجی متقابل بیزی (Bayesian Cross-Validation)
- 66. مقدمهای بر مدلسازی آماری رسمی ایران
- 67. قوانین و مقررات بانک مرکزی در حوزه رمزارز
- 68. چارچوب فقهی عقود اسلامی در اقتصاد
- 69. مبانی خانواده ایرانی-اسلامی در روانشناسی
- 70. اصول علم اقتصاد اسلامی
- 71. مبانی حکمرانی مطلوب در سیاستگذاری
- 72. پروتکلهای بهداشتی و درمانی وزارت بهداشت
- 73. مستندسازی و گزارشدهی در پروژههای علمی
- 74. اخلاق حرفهای در پژوهشهای آماری
- 75. اصول حفاظت از دادهها و حریم خصوصی
- 76. ملاحظات شرعی در استفاده از دادهها
- 77. تفسیر نتایج در چارچوب فرهنگی ایران
- 78. ملاحظات بومیسازی مدلهای آماری
- 79. ارتباط نتایج با منافع ملی
- 80. مبانی حقوقی انتشار محتوای آموزشی
- 81. استانداردهای نگارش علمی در ایران
- 82. روشهای نوین آموزش مجازی
- 83. ارزیابی اثربخشی دورههای آموزشی
- 84. بازخوردگیری از مخاطبان
- 85. توسعه پایدار در چارچوب اسلامی
- 86. شاخصهای پیشرفت اجتماعی-فرهنگی
- 87. رویکردهای اسلامی به مدیریت ریسک
- 88. کاربرد نظریه بازیها در حل مسائل اقتصادی
- 89. مباحثی در فقه اقتصادی معاصر
- 90. اصول اخلاقی در پژوهشهای کاربردی
- 91. تحلیل آماری دادههای پیمایشی
- 92. مدلسازی آماری برای پیشبینی
- 93. مدیریت و تحلیل دادههای بزرگ
- 94. مقدمهای بر هوش مصنوعی اخلاقمدار
- 95. مدلسازی بیزی برای سیستمهای توصیه گر
- 96. فلسفه علم آمار در چارچوب اسلامی
- 97. پیشرفتهای اخیر در MCMC
- 98. چالشهای MCMC در عمل
- 99. راهکارهای عملی برای بهبود کارایی MCMC
- 100. مطالعات موردی از کاربرد MCMC در ایران
تگها:
MCMC
آمار بیزی
انعطافپذیری MCMC
توزیع آماری
توزیعهای چندبعدی
روشهای نمونهگیری
مدلسازی آماری
مدلسازی بیزی
نمونهگیری مارکوف
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.