کتاب راهنمای جامع پیاده‌سازی MCMC در نرم‌افزارهای آماری: از مبتدی تا پیشرفته 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 راهنمای جامع پیاده‌سازی MCMC در نرم‌افزارهای آماری: از مبتدی تا پیشرفته

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

موضوع میانی: پیاده‌سازی MCMC با استفاده از نرم‌افزارها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 2. مبانی احتمالات و آمار برای MCMC
  • 3. مفاهیم کلیدی زنجیره مارکوف
  • 4. فرآیندهای تصادفی و شرطی
  • 5. ماتریس انتقال و توزیع پایدار
  • 6. مفهوم نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 7. نیاز به MCMC در مدل‌سازی آماری
  • 8. تاریخچه و اصول اولیه MCMC
  • 9. توزیع هدف و توزیع کمکی
  • 10. مفهوم نسبت درستنمایی
  • 11. مفهوم توزیع پیشین و پسین
  • 12. قضیه بیز و کاربرد آن در MCMC
  • 13. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 14. مراحل اجرای Metropolis-Hastings
  • 15. انتخاب تابع proposal مناسب
  • 16. مفهوم نرخ پذیرش
  • 17. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 18. مراحل اجرای Gibbs Sampling
  • 19. شرایط لازم برای Gibbs Sampling
  • 20. مزایا و معایب Gibbs Sampling
  • 21. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 22. پیاده‌سازی MCMC در زبان پایتون
  • 23. استفاده از کتابخانه SciPy برای MCMC
  • 24. استفاده از کتابخانه PyMC3
  • 25. استفاده از کتابخانه Stan (از طریق PyStan)
  • 26. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای MCMC
  • 27. ساخت توابع احتمال در پایتون
  • 28. پیاده‌سازی الگوریتم Metropolis-Hastings در پایتون
  • 29. پیاده‌سازی الگوریتم Gibbs Sampling در پایتون
  • 30. مثال کاربردی: تخمین پارامترهای رگرسیون خطی با MCMC
  • 31. مثال کاربردی: مدل‌سازی سری‌های زمانی با MCMC
  • 32. مثال کاربردی: تحلیل داده‌های بیزین با MCMC
  • 33. ارزیابی همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 34. مفهوم burn-in period
  • 35. روش‌های بصری ارزیابی همگرایی (Trace Plots)
  • 36. روش‌های آماری ارزیابی همگرایی (Gelman-Rubin Statistic)
  • 37. مفهوم autocorrelation
  • 38. کاهش autocorrelation در نمونه‌ها
  • 39. نمونه‌گیری مستقل و وابستگی نمونه‌ها
  • 40. تشخیص عدم همگرایی
  • 41. روش‌های بهبود کارایی MCMC
  • 42. کاهش همبستگی بین متغیرها
  • 43. استفاده از توابع proposal چندوجهی
  • 44. انتخاب اندازه گام مناسب
  • 45. تکنیک‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 46. MCMC در فضاهای پارامتری با ابعاد بالا
  • 47. نمونه‌گیری از توزیع‌های چندوجهی
  • 48. روش‌های MCMC برای مدل‌های سلسله مراتبی
  • 49. مدل‌سازی سلسله مراتبی با PyMC3
  • 50. مدل‌سازی سلسله مراتبی با Stan
  • 51. کاربرد MCMC در اقتصاد سنجی
  • 52. تخمین پارامترهای مدل‌های اقتصاد سنجی با MCMC
  • 53. تحلیل عدم قطعیت در مدل‌های اقتصاد سنجی
  • 54. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 55. مدل‌سازی داده‌های ژنتیکی با MCMC
  • 56. تحلیل داده‌های اپیدمیولوژیک با MCMC
  • 57. کاربرد MCMC در پردازش سیگنال
  • 58. فیلترینگ تطبیقی با MCMC
  • 59. تخمین پارامترهای مدل‌های سیگنال با MCMC
  • 60. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 61. مدل‌های بیزین در یادگیری ماشین
  • 62. طبقه‌بندی بیزین با MCMC
  • 63. خوشه‌بندی بیزین با MCMC
  • 64. مدل‌های زبانی بیزین
  • 65. شبکه‌های بیزین و MCMC
  • 66. روش‌های MCMC برای بهینه‌سازی بیزین
  • 67. کاربرد MCMC در مالی اسلامی
  • 68. مدل‌سازی ریسک با رویکرد بیزین
  • 69. تحلیل سبد سهام با MCMC
  • 70. تخمین پارامترهای مدل‌های مالی اسلامی
  • 71. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 72. تحلیل داده‌های پیمایشی با MCMC
  • 73. مدل‌سازی رفتار با رویکرد بیزین
  • 74. کاربرد MCMC در علوم داده
  • 75. کشف الگو در داده‌های بزرگ با MCMC
  • 76. پیش‌بینی با مدل‌های بیزین
  • 77. تحلیل احساسات با MCMC
  • 78. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 79. مدیریت حافظه و زمان محاسباتی
  • 80. استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 81. نرم‌افزارهای آماری پیشرفته برای MCMC
  • 82. مباحث پیشرفته در MCMC
  • 83. نمونه‌گیری از گیت (Hamiltonian Monte Carlo)
  • 84. نمونه‌گیری از دینامیک مولکولی (Langevin Monte Carlo)
  • 85. روش‌های MCMC موازی
  • 86. روش‌های MCMC با زمان‌بندی متغیر
  • 87. روش‌های MCMC بر اساس گرادیان
  • 88. کاربرد MCMC در مدل‌های آماری پیچیده
  • 89. مدل‌های غیرپارامتری بیزین
  • 90. مدل‌های نقطه فرآیند (Point Process Models)
  • 91. مدل‌های فضایی-زمانی با MCMC
  • 92. کاربرد MCMC در تحقیقات علمی
  • 93. انتشار نتایج MCMC
  • 94. تفسیر نتایج MCMC در مقالات علمی
  • 95. اصول نگارش گزارش‌های MCMC
  • 96. استانداردهای کدنویسی برای MCMC
  • 97. مدیریت پروژه MCMC
  • 98. مرور کلی و جمع‌بندی مباحث MCMC
  • 99. چالش‌های پیش رو در MCMC
  • 100. آینده MCMC و روش‌های نوین
تگ‌ها: MCMC آمار بیزی پیاده‌سازی MCMC تحلیل آماری محاسبات آماری مدل‌های بیزی نرم‌افزار Python نرم‌افزار R نرم‌افزارهای آماری نمونه‌گیری مارکوف

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.