کتاب مبانی توزیع پیشین در آمار بیزی: گامی به سوی مدل‌سازی با ابهام با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 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 مبانی توزیع پیشین در آمار بیزی: گامی به سوی مدل‌سازی با ابهام

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

موضوع میانی: توزیع پیشین (Prior Distribution)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر آمار بیزی و نظریه احتمال
  • 2. مفاهیم پایه احتمال: رویدادها، فضای نمونه، احتمال شرطی
  • 3. قضیه بیز و تفسیر آن در مدل‌سازی
  • 4. مفهوم توزیع پیشین و اهمیت آن در آمار بیزی
  • 5. انواع توزیع‌های پیشین رایج: نرمال، گاما، بتا
  • 6. انتخاب توزیع پیشین مناسب برای پارامترها
  • 7. توزیع پیشین یکنواخت و کاربردهای آن
  • 8. توزیع پیشین ژوردان برای پارامترهای نامعلوم
  • 9. استفاده از توزیع پیشین غیرمطلع (non-informative)
  • 10. توزیع پیشین شبه‌مطلع (improper prior) و ملاحظات آن
  • 11. توزیع پیشین چندمتغیره و کوواریانس
  • 12. مدل‌های خطی در آمار بیزی
  • 13. مدل‌های رگرسیون خطی بیزی
  • 14. برآورد پارامترها در رگرسیون خطی بیزی
  • 15. تحلیل واریانس بیزی (Bayesian ANOVA)
  • 16. مدل‌های لجستیک بیزی برای داده‌های طبقه‌ای
  • 17. مدل‌های پواسون بیزی برای داده‌های شمارشی
  • 18. مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 19. فرایندهای گوسی (Gaussian Processes) به عنوان توزیع پیشین
  • 20. پیاده‌سازی الگوریتم‌های نمونه‌گیری: MCMC
  • 21. روش‌های زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 22. الگوریتم گیبس (Gibbs Sampling)
  • 23. روش مانیو مونت کارلو (Metropolis-Hastings)
  • 24. تشخیص همگرایی در الگوریتم‌های MCMC
  • 25. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها در MCMC
  • 26. نرم‌افزارهای آماری بیزی: Stan, PyMC, JAGS
  • 27. مدل‌سازی پیشرفته با Stan
  • 28. مدل‌سازی پیشرفته با PyMC
  • 29. کاربرد مدل‌های بیزی در علوم اقتصادی
  • 30. مدل‌سازی پیشین تورم با رویکرد بیزی
  • 31. پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از مدل‌های بیزی
  • 32. مدل‌سازی ریسک اعتباری با رویکرد بیزی
  • 33. کاربرد مدل‌های بیزی در علوم پزشکی
  • 34. مدل‌سازی بقا در مطالعات بالینی بیزی
  • 35. تشخیص بیماری با استفاده از مدل‌های بیزی
  • 36. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک با رویکرد بیزی
  • 37. کاربرد مدل‌های بیزی در علوم اجتماعی
  • 38. تحلیل داده‌های پیمایشی با رویکرد بیزی
  • 39. مدل‌سازی رفتار رأی‌دهندگان با استفاده از مدل‌های بیزی
  • 40. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با رویکرد بیزی
  • 41. کاربرد مدل‌های بیزی در مهندسی
  • 42. مدل‌سازی قابلیت اطمینان سیستم‌ها با رویکرد بیزی
  • 43. بهینه‌سازی پارامترها در سیستم‌های مهندسی با رویکرد بیزی
  • 44. کاربرد مدل‌های بیزی در پردازش سیگنال
  • 45. توزیع‌های پیشین غیرپارامتری
  • 46. مدل‌های بیزی غیرپارامتری
  • 47. مدل‌های مخلوط (Mixture Models) بیزی
  • 48. فرایندهای دیریکله (Dirichlet Processes)
  • 49. مدل‌سازی خوشه‌ای بیزی با فرایندهای دیریکله
  • 50. مدل‌سازی موضوعی بیزی (Bayesian Topic Modeling)
  • 51. مدل لنتنت دیریکله (Latent Dirichlet Allocation - LDA)
  • 52. تفسیر نتایج مدل‌سازی موضوعی
  • 53. مدل‌سازی پیشین برای داده‌های فضایی
  • 54. مدل‌های فضایی بیزی
  • 55. کاربرد مدل‌های بیزی در تحلیل تصویر
  • 56. فیلترینگ بیزی تصاویر
  • 57. شناسایی الگو در تصاویر با رویکرد بیزی
  • 58. مباحث پیشرفته در توزیع‌های پیشین
  • 59. توزیع‌های پیشین وابسته (Conjugate Priors)
  • 60. مزایا و معایب توزیع‌های پیشین وابسته
  • 61. توزیع‌های پیشین غیروابسته و چالش‌های آن
  • 62. استفاده از توزیع‌های پیشین پیشین (Hierarchical Priors)
  • 63. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 64. طراحی مدل‌های سلسله مراتبی کارآمد
  • 65. اعتبارسنجی مدل‌های بیزی
  • 66. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) در آمار بیزی
  • 67. معیارهای ارزیابی مدل‌های بیزی (DIC, WAIC)
  • 68. تحلیل حساسیت به توزیع پیشین
  • 69. مقایسه مدل‌های بیزی مختلف
  • 70. ملاحظات محاسباتی در آمار بیزی
  • 71. فشرده‌سازی و کارایی الگوریتم‌های MCMC
  • 72. استفاده از پردازش موازی در محاسبات بیزی
  • 73. تکنیک‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 74. نمونه‌گیری با استفاده از تغییرات (Importance Sampling)
  • 75. نمونه‌گیری از طریق تطبیق (Rejection Sampling)
  • 76. کاربرد مدل‌های بیزی در تصمیم‌گیری
  • 77. مدل‌سازی ارزش اطلاعات (Value of Information)
  • 78. استفاده از مدل‌های بیزی در مدیریت ریسک
  • 79. مدل‌سازی بیزی برای تصمیم‌گیری تحت عدم قطعیت
  • 80. مروری بر کاربردهای نوین آمار بیزی
  • 81. آمار بیزی در یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • 82. شبکه‌های عصبی بیزی (Bayesian Neural Networks)
  • 83. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 84. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی بیزی
  • 85. شفافیت و قابلیت تفسیر در مدل‌های بیزی
  • 86. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های بیزی
  • 87. آینده پژوهی در آمار بیزی
  • 88. توسعه الگوریتم‌های نمونه‌گیری سریع‌تر
  • 89. ادغام مدل‌های بیزی با سایر روش‌های آماری
  • 90. کاربرد آمار بیزی در حل مسائل پیچیده اجتماعی
  • 91. کاربرد آمار بیزی در بهینه‌سازی منابع
  • 92. مدل‌سازی پیشین برای سیستم‌های پیچیده
  • 93. مدل‌سازی بیزی در رباتیک
  • 94. کاربرد مدل‌های بیزی در علوم شناختی
  • 95. تحلیل بیزی فرآیندهای یادگیری انسان
  • 96. مدل‌سازی بیزی برای پیش‌بینی رفتارهای پیچیده
  • 97. مروری بر تاریخچه و توسعه آمار بیزی
  • 98. تأثیر توماس بـِیز بر آمار مدرن
  • 99. توسعه روش‌های مونت کارلو در قرن بیستم
  • 100. نقش کامپیوتر در پیشرفت آمار بیزی
تگ‌ها: MCMC آمار بیزی ابهام در مدل احتمال استنتاج بیزی تحلیل آماری توزیع پیشین روش های آماری مدل‌سازی بیزی نمونه‌گیری مونت‌کارلو

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.