کتاب جامع تحلیل رگرسیون خطی و مدل‌سازی داده‌محور در علوم و صنعت با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 جامع تحلیل رگرسیون خطی و مدل‌سازی داده‌محور در علوم و صنعت

موضوع کلی: علوم داده و آمار کاربردی

موضوع میانی: تحلیل‌های آماری و مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی آمار توصیفی و تحلیل اکتشافی داده‌ها
  • 2. مفاهیم پایه در رگرسیون خطی ساده
  • 3. نحوه ترسیم و تفسیر نمودارهای پراکنش
  • 4. فرضیات کلاسیک در مدل‌سازی رگرسیونی
  • 5. روش کمترین توان‌های دوم و تخمین پارامترها
  • 6. تحلیل همبستگی و شاخص‌های وابستگی خطی
  • 7. ارزیابی برازش مدل با استفاده از ضریب تعیین
  • 8. آزمون‌های فرض آماری در رگرسیون خطی
  • 9. تحلیل باقیمانده‌ها و بررسی نرمال بودن خطاها
  • 10. بررسی هم‌سانی واریانس در مدل‌های خطی
  • 11. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی چندگانه
  • 12. ماتریس‌ها و جبر خطی در مدل‌سازی داده‌محور
  • 13. تفسیر ضرایب در رگرسیون چندگانه
  • 14. انتخاب متغیرهای مستقل و روش‌های گام‌به‌گام
  • 15. بررسی اثر هم‌خطی چندگانه در مدل‌ها
  • 16. استفاده از متغیرهای مجازی در تحلیل رگرسیون
  • 17. تعامل بین متغیرها و مدل‌سازی غیرخطی
  • 18. تشخیص داده‌های پرت و نقاط اهرمی در مدل
  • 19. معیارهای انتخاب مدل نظیر آکائیک و بیزی
  • 20. اعتبارسنجی متقاطع و ارزیابی قدرت پیش‌بینی
  • 21. مفاهیم رگرسیون لجستیک برای داده‌های طبقه‌بندی‌شده
  • 22. بررسی فرض خطی بودن در رگرسیون لجستیک
  • 23. تفسیر نسبت شانس در مدل‌های احتمالی
  • 24. کاربرد رگرسیون در کنترل کیفیت صنایع
  • 25. مدل‌سازی سری‌های زمانی با رویکرد رگرسیونی
  • 26. تکنیک‌های منظم‌سازی رگرسیون ریج
  • 27. روش‌های کاهش ابعاد و رگرسیون لاسو
  • 28. پیش‌بینی تقاضا و بهینه‌سازی در فضای کسب‌وکار
  • 29. تجزیه و تحلیل داده‌های مقطعی در اقتصاد و مدیریت
  • 30. کاربرد مدل‌های رگرسیونی در مهندسی و علوم پایه
  • 31. نرم‌افزارهای استاندارد تحلیل آماری در ایران
  • 32. گزارش‌نویسی علمی و مصورسازی نتایج مدل‌سازی
  • 33. اخلاق حرفه‌ای در تحلیل داده و گزارش‌دهی آماری
  • 34. چالش‌های داده‌های مفقود و روش‌های جایگزینی
  • 35. تفسیر نتایج آماری برای تصمیم‌گیری‌های مدیریتی
  • 36. اصول مستندسازی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 37. کاربرد یادگیری ماشین در تکمیل مدل‌های خطی
  • 38. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیونی با زبان‌های برنامه‌نویسی
  • 39. بررسی تعامل متغیرهای کیفی و کمی در مدل
  • 40. تکنیک‌های بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 41. تحلیل حساسیت در مدل‌های رگرسیونی
  • 42. کاربرد رگرسیون در تحلیل ریسک و بیمه
  • 43. ارزیابی عملکرد مدل در داده‌های آموزشی و تست
  • 44. مفاهیم علیت در مقابل همبستگی در مدل‌سازی
  • 45. مدل‌سازی داده‌های پنل در تحلیل‌های اقتصادی
  • 46. روش‌های پیشرفته در تحلیل داده‌های ناهم‌سانی واریانس
  • 47. تلفیق دانش تخصصی و مدل‌سازی آماری
  • 48. پروژه نهایی و طراحی مدل پیش‌بینی‌کننده صنعتی
تگ‌ها: Linear Regression آمار کاربردی تحلیل آماری تحلیل داده‌های صنعتی تحلیل رگرسیون رگرسیون خطی علوم داده مدل‌سازی آماری مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.