کتاب راهنمای جامع پیادهسازی MCMC در نرمافزارهای آماری: از مبتدی تا پیشرفته با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 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.