کتاب مقایسه مدلهای بیزی با استفاده از خروجیهای MCMC و `coda` با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره مقایسه مدلهای بیزی با استفاده از خروجیهای MCMC و `coda`
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: coda package
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
- 2. الگوریتمهای پایه MCMC: Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
- 3. بررسی کنوانسیونهای خروجی شبکههای مارکوف
- 4. معرفی پکیج coda در محیط R برای تحلیل مکانیزه
- 5. خواندن و فرمتدهی خروجیهای MCMC برای تحلیل با coda
- 6. تبدیل اشیاء MCMC به فرمت mcmc در پکیج coda
- 7. تشخیص و رفع مشکل ابتدایی (Burn-in) در زنجیرههای MCMC
- 8. محاسبه و تفسیر میانگین زنجیرههای مارکوف با coda
- 9. تخمین واریانس و نوسان زنجیرههای مارکوف
- 10. تشخیص وابستگی زمانی (Autocorrelation) در خروجیهای MCMC
- 11. محاسبه زمان تخلیه (Effective Sample Size) با coda
- 12. تابع autocorr.plot برای بررسی وابستگی زمانی در coda
- 13. تابع cumsum.plot برای بررسی همگرایی پایترینی
- 14. تابع density.plot برای مقایسه توزیعهای حاشویی مدلها
- 15. تابع xy.plot برای بررسی همبستگی بین پارامترها
- 16. تابع seqplot برای بررسی مسیر زنجیرهها در coda
- 17. آزمون همگرایی: بررسی خطوط رفتاری (Trace Plots)
- 18. تشخیص عدم همگرایی با استفاده از coda
- 19. تابع gelman.diag برای تشخیص همگرایی گلمن-روبین
- 20. تابع heidel.diag برای آزمون همگرایی هدلر
- 21. تابع raftery.diag برای تشخیص تعداد نمونههای لازم
- 22. تابع geweke.diag برای مقایسه نمونههای اولیه و پایانی
- 23. مقداردهی اولیه و پیشفرضهای مدلهای بیزی در مقایسه
- 24. مفهوم مدلهای جایگزین و انتخاب ساختار مدل
- 25. ضریب بیز (Bayes Factor) و محاسبه آن از خروجی MCMC
- 26. تقریب تعدادی برای ضریب بیز با روش خروجی MCMC
- 27. مقدار ارزش مرزی (Marginal Likelihood) و نقش آن در مقایسه مدل
- 28. محاسبه مقدار ارزش مرزی با روش تخمین تراکم (Chib's Method)
- 29. استفاده از خروجی MCMC برای محاسبه DIC (Deviance Information Criterion)
- 30. تفسیر و مقایسه معیار DIC بین مدلهای مختلف
- 31. معیار WAIC (Widely Applicable Information Criterion) و ارتباط با MCMC
- 32. محاسبه WAIC و مقایسه با DIC در تحلیل بیزی
- 33. مقایسه مدلهای خطی بیزی با استفاده از خروجیهای MCMC
- 34. مقایسه مدلهای سلسلهمراتبی بیزی با خروجی MCMC
- 35. بررسی عملکرد مدلهای مخلوط (Mixture Models) با coda
- 36. تحلیل مقایسهای مدلهای رگرسیون بیزی با coda
- 37. تخصیص احتمالات پس از مدل (Posterior Model Probabilities)
- 38. محاسبه و تفسیر وزن مدل (Model Weights) با coda
- 39. آمادهسازی دادهها و ماتریسهای مدل برای مقایسه
- 40. بررسی رزیده (Residuals) مدلهای بیزی در coda
- 41. مقایسه پیشبینیهای مدلهای بیزی با خروجی MCMC
- 42. اعتبارسنجی متقاطع (Cross-Validation) بیزی و ارتباط با coda
- 43. تابع predict و مقایسه عملکرد پیشبینی مدلها
- 44. تلفیق مدلها (Model Averaging) با استفاده از خروجی MCMC
- 45. تلفیق مدلهای بیزی و محاسبه پیشبینیهای ترکیبی
- 46. مدیریت حافظه و بهینهسازی خروجیهای MCMC در coda
- 47. پارالللسازی زنجیرههای MCMC و بررسی خروجیها در coda
- 48. بررسی حساسیت مدلها به انتخاب پیشینه (Prior Sensitivity)
- 49. تحلیل مقایسهای با تغییرات جزئی در ساختار مدل
- 50. توصیف بصری مقایسه مدلها با استفاده از coda
- 51. ایجاد گرافهای مقایسهای با تابع plot در coda
- 52. خروجیگرفتن خلاصههای آماری برای مقایسه مدلها
- 53. تابع summary و تفسیر نتایج مقایسه مدلهای بیزی
- 54. مقایسه مدلهای بیزی در تحلیل بقا (Survival Analysis)
- 55. مقایسه مدلهای بیزی در تحلیل دادههای طولی (Longitudinal Data)
- 56. استفاده از coda برای تحلیل مدلهای فضایی (Spatial Models)
- 57. استفاده از coda برای تحلیل مدلهای زمانی (Time Series Models)
- 58. بررسی خروجیهای MCMC در مدلهای ناشی از مشکلات همخطی
- 59. استراتژیهای نمونهگیری برای مقایسه مدلهای پیچیده بیزی
- 60. بهبود کارایی الگوریتمها برای مقایسه سریع مدلها
- 61. گزارشدهی نتایج مقایسه مدلهای بیزی برای مخاطبان فنی
- 62. نوشتن اسکریپتهای خودکار برای مقایسه مدلها با coda
- 63. دیباگ کردن خطاهای رایج در تحلیل مقایسه مدل با coda
- 64. مقایسه مدلهای بیزی غیرپارامتری با خروجی MCMC
- 65. تکنیکهای پیشرفته تشخیص همگرایی در مدلهای پیچیده
- 66. تکنیکهای پیشرفته تلفیق مدلها و تخصیص وزن
- 67. مرور کامل و پروژهای برای مقایسه مدلهای بیزی با coda
تگها:
Bayes Factor
Bayesian Analysis
Bayesian Model Comparison
Bayesian Statistics
coda package
DIC
Gelman-Rubin
Markov Chain
MCMC
MCMC diagnostics
Posterior Distribution
R coda
R programming
Statistical Modeling
WAIC
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.