کتاب NUTS: راهی مؤثر برای بهبود همگرایی نمونهگیری با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره NUTS: راهی مؤثر برای بهبود همگرایی نمونهگیری
موضوع کلی: روش‌های نمونهگیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: No-U-Turn Sampler (NUTS)
📋 سرفصل‌های دوره
- 1. مقدمه‌ای بر همگرایی نمونهگیری و اهمیت آن
- 2. مفاهیم پایه در آمار و احتمال
- 3. توزیع‌های احتمال گسسته و پیوسته
- 4. آشنایی با مفاهیم آماری: میانگین، واریانس، انحراف معیار
- 5. مبانی نظری قضیه حد مرکزی
- 6. بررسی انواع روش‌های نمونهگیری
- 7. نمونهگیری تصادفی ساده
- 8. نمونهگیری طبقه‌ای
- 9. نمونهگیری خوشه‌ای
- 10. نمونهگیری سیستماتیک
- 11. نمونهگیری غیراحتمالی و کاربردهای آن
- 12. اشتباهات رایج در نمونهگیری
- 13. تأثیر حجم نمونه بر همگرایی
- 14. اندازه‌گیری همگرایی نمونهگیری
- 15. معیارهای کمی برای ارزیابی همگرایی
- 16. نرم‌افزارهای آماری برای تحلیل همگرایی
- 17. نرم‌افزار R و کاربردهای آن در آمار
- 18. نرم‌افزار SPSS و تحلیل داده‌ها
- 19. مقدمه‌ای بر مباحث پیشرفته‌تر همگرایی
- 20. همگرایی در توزیع
- 21. همگرایی در احتمال
- 22. همگرایی قوی
- 23. کاربرد همگرایی در آزمون فرض آماری
- 24. آزمون فرض برای میانگین جامعه
- 25. آزمون فرض برای نسبت جامعه
- 26. آزمون فرض برای واریانس جامعه
- 27. مفاهیم آماره و توزیع آن
- 28. دوره اطمینان و کاربردهای آن
- 29. محاسبه دوره اطمینان برای میانگین
- 30. محاسبه دوره اطمینان برای نسبت
- 31. محاسبه دوره اطمینان برای واریانس
- 32. همبستگی و رگرسیون خطی ساده
- 33. مفاهیم پایه همبستگی
- 34. محاسبه ضریب همبستگی پیرسون
- 35. تفسیر ضریب همبستگی
- 36. مبانی رگرسیون خطی ساده
- 37. برآورد پارامترهای مدل رگرسیون
- 38. آزمون فرض در مدل رگرسیون
- 39. کاربرد رگرسیون در پیش‌بینی
- 40. همبستگی و رگرسیون چندگانه
- 41. مبانی رگرسیون چندگانه
- 42. انتخاب متغیرهای توضیحی در رگرسیون چندگانه
- 43. ارزیابی مدل رگرسیون چندگانه
- 44. مشکلات رایج در رگرسیون چندگانه: هم‌خطی
- 45. کاربرد رگرسیون چندگانه در تحلیل داده‌های پیچیده
- 46. تحلیل واریانس (ANOVA)
- 47. مبانی تحلیل واریانس یک‌طرفه
- 48. اجرای تحلیل واریانس یک‌طرفه در نرم‌افزار
- 49. تفسیر نتایج تحلیل واریانس یک‌طرفه
- 50. تحلیل واریانس دوطرفه
- 51. کاربرد ANOVA در طراحی آزمایش‌ها
- 52. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
- 53. مدل‌های رگرسیون لجستیک
- 54. کاربرد رگرسیون لجستیک در داده‌های طبقه‌بندی
- 55. مدل‌های پواسون برای داده‌های شمارشی
- 56. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
- 57. مفاهیم پایه در تحلیل سری‌های زمانی
- 58. مدل‌های ARIMA
- 59. پیش‌بینی در سری‌های زمانی
- 60. کاربرد تحلیل سری‌های زمانی در اقتصاد و مالی
- 61. آشنایی با روش‌های بایزی در آمار
- 62. مبانی استنباط بایزی
- 63. کاربرد روش‌های بایزی در تحلیل داده‌ها
- 64. شبیه‌سازی مونت کارلو برای استنباط بایزی
- 65. روش‌های نمونهگیری مارکوف زنجیره‌ای (MCMC)
- 66. کاربرد NUTS در نمونهگیری بایزی
- 67. بهبود همگرایی نمونهگیری با NUTS
- 68. تنظیم پارامترهای NUTS
- 69. ارزیابی همگرایی پس از استفاده از NUTS
- 70. کاربرد NUTS در مدل‌های پیچیده آماری
- 71. کاربرد NUTS در مدل‌های سلسله مراتبی
- 72. کاربرد NUTS در مدل‌های فضایی
- 73. کاربرد NUTS در تحلیل داده‌های زیستی
- 74. کاربرد NUTS در علوم اجتماعی
- 75. جمع‌بندی و چشم‌اندازهای آینده در همگرایی نمونهگیری
- 76. مروری بر روش‌های نوین بهبود همگرایی
- 77. راهنمایی برای انتخاب روش مناسب همگرایی
- 78. نکات عملی برای اجرای صحیح تحلیل‌های آماری
- 79. اخلاق در تحلیل داده‌ها و گزارش‌دهی نتایج
- 80. منابع و مراجع برای مطالعه بیشتر
- 81. کاربرد NUTS در حل مسائل واقعی
- 82. مقایسه NUTS با سایر الگوریتم‌های نمونهگیری
- 83. بهینه‌سازی عملکرد NUTS
- 84. ملاحظات پیاده‌سازی NUTS در نرم‌افزارهای مختلف
- 85. چالش‌های پیش رو در استفاده از NUTS
تگ‌ها:
MCMC
No-U-Turn Sampler
NUTS
آمار بیزی
تحلیل آماری
مدل‌های آماری
نرم‌افزار آماری
نمونهگیری بیزی
همگرایی نمونهگیری
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.