کتاب تحلیل داده‌های کاربردی و پیش‌بینی با توزیع‌های احتمالی در نرم‌افزار R 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 کاربردی و پیش‌بینی با توزیع‌های احتمالی در نرم‌افزار R

موضوع کلی: علوم داده و آمار کاربردی

موضوع میانی: تحلیل احتمالات و مدل‌سازی آماری با زبان برنامه‌نویسی R

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی محیط برنامه‌نویسی R و مدیریت بسته‌های آماری
  • 2. مفاهیم پایه احتمالات و متغیرهای تصادفی
  • 3. مروری بر توابع چگالی احتمال و توزیع در R
  • 4. کار با توزیع‌های گسسته در محیط نرم‌افزاری
  • 5. توزیع برنولی و دوجمله‌ای در تحلیل داده‌های باینری
  • 6. کاربرد توزیع پواسون در مدل‌سازی رخدادهای کمیاب
  • 7. تحلیل توزیع هندسی و دوجمله‌ای منفی در فرآیندهای شمارشی
  • 8. مفاهیم توزیع‌های پیوسته و تابع توزیع تجمعی
  • 9. تحلیل داده‌های نرمال و کاربرد قضیه حد مرکزی
  • 10. شبیه‌سازی اعداد تصادفی با استفاده از توابع توزیع
  • 11. توزیع یکنواخت و کاربرد آن در نمونه‌گیری تصادفی
  • 12. تحلیل توزیع نمایی در مدل‌سازی زمان‌های انتظار
  • 13. توزیع گاما و کاربردهای آن در تحلیل‌های مهندسی
  • 14. توزیع وایبل و تحلیل قابلیت اطمینان و بقا
  • 15. توزیع بتا و مدل‌سازی احتمالات در بازه محدود
  • 16. توزیع کای‌دو و کاربرد آن در آزمون‌های نیکویی برازش
  • 17. توزیع t-استیودنت و کاربرد در استنباط آماری با نمونه‌های کوچک
  • 18. توزیع F و تحلیل واریانس در مدل‌های آماری
  • 19. تکنیک‌های تخمین پارامترها به روش حداکثر درست‌نمایی
  • 20. آشنایی با توزیع‌های ترکیبی و چندمتغیره
  • 21. آماده‌سازی داده‌ها و پاک‌سازی برای تحلیل‌های توزیعی
  • 22. تجسم داده‌ها با استفاده از نمودارهای هیستوگرام و چگالی
  • 23. ارزیابی برازش توزیع با نمودارهای Q-Q
  • 24. آزمون‌های آماری برای تشخیص نوع توزیع داده‌ها
  • 25. مدل‌سازی رگرسیون خطی با فرض توزیع‌های مختلف
  • 26. کاربرد توزیع‌های احتمالی در تحلیل ریسک و مدیریت مالی
  • 27. روش‌های مونت‌کارلو در حل مسائل احتمالی پیچیده
  • 28. توزیع‌های غیرپارامتریک و تخمین چگالی هسته
  • 29. تحلیل داده‌های پرت و تأثیر آن بر مدل‌سازی توزیعی
  • 30. استفاده از توزیع‌های احتمالی در پیش‌بینی تقاضا
  • 31. مدل‌سازی عدم قطعیت در پروژه‌های کاربردی
  • 32. ارزیابی عملکرد مدل‌های آماری با معیارهای خطا
  • 33. کاربرد توزیع‌های احتمالی در کنترل کیفیت آماری
  • 34. شبیه‌سازی زنجیره مارکوف در تحلیل فرآیندهای تصادفی
  • 35. پیاده‌سازی مدل‌های احتمالی در محیط RStudio
  • 36. گزارش‌نویسی علمی از نتایج تحلیل‌های آماری
  • 37. اخلاق در تحلیل داده و ارائه صادقانه نتایج آماری
تگ‌ها: R Programming آمار کاربردی برنامه‌نویسی آماری تحلیل احتمالات تحلیل داده با R تحلیل داده‌های واقعی توزیع‌های احتمالی علوم داده مدل‌سازی آماری مدل‌سازی پیش‌بینانه

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.