کتاب آموزش کاربردی استنباط آماری با مدل‌های خطی در تحلیل داده‌ها 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 آموزش کاربردی استنباط آماری با مدل‌های خطی در تحلیل داده‌ها

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده (Predictive Modeling)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم پایه در آمار استنباطی و نقش مدل‌های خطی
  • 2. معرفی متغیرهای وابسته و مستقل در مدل‌سازی
  • 3. بررسی توزیع‌های احتمالی و اهمیت آن‌ها در استنباط
  • 4. آشنایی با محیط نرم‌افزاری برای تحلیل داده‌های آماری
  • 5. مبانی رگرسیون خطی ساده و برازش مدل
  • 6. تخمین پارامترها به روش حداقل مربعات معمولی
  • 7. فرضیات کلاسیک رگرسیون خطی و بررسی آن‌ها
  • 8. تحلیل باقیمانده‌ها و تشخیص خطاهای مدل
  • 9. استنباط آماری درباره ضرایب رگرسیون
  • 10. محاسبه و تفسیر فواصل اطمینان برای پارامترها
  • 11. آزمون‌های فرض برای معناداری آماری ضرایب
  • 12. مفهوم و کاربرد مقدار پی در تحلیل‌های آماری
  • 13. ارزیابی برازش مدل با استفاده از ضریب تعیین
  • 14. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی چندگانه
  • 15. ماتریس‌ها و حل معادلات رگرسیون چندگانه
  • 16. بررسی اثر هم‌خطی در مدل‌های چندمتغیره
  • 17. متغیرهای کمکی و نحوه ورود آن‌ها به مدل
  • 18. اثرات متقابل بین متغیرها در مدل‌سازی
  • 19. انتخاب مدل بهینه و معیارهای اطلاعاتی
  • 20. بررسی داده‌های پرت و تأثیر آن‌ها بر نتایج
  • 21. روش‌های اعتبارسنجی مدل در تحلیل داده‌ها
  • 22. تحلیل واریانس در چارچوب مدل‌های خطی
  • 23. تفسیر خروجی‌های نرم‌افزار در مدل‌سازی خطی
  • 24. مقدمه‌ای بر رگرسیون لجستیک برای داده‌های طبقه‌بندی
  • 25. تخمین حداکثر درست‌نمایی در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 26. تفاوت میان استنباط توصیفی و استنباط پیش‌بینانه
  • 27. کاربرد مدل‌های خطی در تحلیل روندهای اقتصادی
  • 28. بررسی هم‌بستگی و علیت در مدل‌های آماری
  • 29. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها برای بهبود مدل
  • 30. گزارش‌نویسی علمی و ارائه نتایج تحلیل‌های آماری
  • 31. اخلاق در تحلیل داده و رعایت امانت در گزارش‌دهی
  • 32. پروژه نهایی تحلیل داده با استفاده از مدل‌های خطی
تگ‌ها: Data Science Linear Models آمار کاربردی استنتاج آماری تحلیل داده‌ها رگرسیون خطی علوم داده مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده مدل‌های خطی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.