کتاب تحلیل داده‌های پژوهشی و مدل‌سازی رگرسیونی با کتابخانه Statsmodels 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 تحلیل داده‌های پژوهشی و مدل‌سازی رگرسیونی با کتابخانه Statsmodels

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل‌های آماری

موضوع میانی: مدل‌سازی پیشرفته آماری با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی تحلیل آماری در محیط پایتون و کتابخانه Statsmodels
  • 2. ساختار داده‌ها و آماده‌سازی متغیرها برای تحلیل رگرسیونی
  • 3. آشنایی با مدل‌سازی خطی ساده و مفاهیم پایه
  • 4. بررسی فروض کلاسیک رگرسیون خطی و اهمیت آن‌ها
  • 5. تخمین پارامترهای مدل به روش حداقل مربعات معمولی
  • 6. تحلیل و تفسیر خروجی‌های آماری در Statsmodels
  • 7. بررسی معناداری آماری ضرایب و آزمون‌های t
  • 8. ارزیابی کلی مدل با استفاده از شاخص F-statistic
  • 9. تحلیل باقی‌مانده‌ها برای بررسی صحت مدل
  • 10. تشخیص و رفع ناهمسانی واریانس در مدل‌های رگرسیونی
  • 11. شناسایی داده‌های پرت و تأثیرگذار در تحلیل‌های آماری
  • 12. بررسی هم‌خطی چندگانه و روش‌های مقابله با آن
  • 13. مقدمه‌ای بر رگرسیون چندگانه و تفسیر اثرات متغیرها
  • 14. استفاده از متغیرهای مجازی در مدل‌سازی آماری
  • 15. تعامل بین متغیرها و مدل‌سازی اثرات متقابل
  • 16. انتخاب مدل بهینه و معیارهای اطلاعاتی آکائیکه و بیزی
  • 17. اعتبارسنجی مدل با استفاده از روش‌های نمونه‌گیری
  • 18. مدل‌های رگرسیون لجستیک برای تحلیل داده‌های طبقه‌بندی‌شده
  • 19. بررسی نسبت شانس و تفسیر ضرایب در مدل‌های لجستیک
  • 20. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 21. تحلیل داده‌های سری زمانی با ابزارهای آمار کلاسیک
  • 22. مدل‌سازی روند و فصلی بودن در داده‌های پژوهشی
  • 23. آشنایی با مدل‌های اتورگرسیو در تحلیل داده
  • 24. بررسی ایستایی داده‌ها و آزمون‌های ریشه واحد
  • 25. کاربرد رگرسیون در تحلیل کوواریانس
  • 26. مدل‌سازی داده‌های چندسطحی و اثرات تصادفی
  • 27. استفاده از مدل‌های رگرسیون با داده‌های پانل
  • 28. به‌کارگیری رگرسیون وزنی برای اصلاح خطاهای اندازه‌گیری
  • 29. تکنیک‌های کاهش ابعاد و تحلیل مؤلفه‌های اصلی در مدل‌سازی
  • 30. مدل‌سازی غیرخطی با استفاده از توابع پایه
  • 31. ارزیابی عملکرد مدل در داده‌های آموزشی و آزمون
  • 32. بهینه‌سازی پارامترهای مدل و جلوگیری از بیش‌برازش
  • 33. گزارش‌نویسی علمی و مصورسازی نتایج مدل‌سازی آماری
  • 34. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده و گزارش نتایج پژوهشی
  • 35. پروژه نهایی تحلیل داده‌های واقعی با رویکرد علمی و ساختاریافته
تگ‌ها: آمار پیشرفته پایتون تحلیل داده‌های پژوهشی تحلیل رگرسیون تحلیل رگرسیون چندگانه علم داده در ایران علوم داده کتابخانه statsmodels مدل‌سازی آماری یادگیری ماشین با پایتون

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.