کتاب مدیریت سوگیری در نمونهگیری MCMC با Stan با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره مدیریت سوگیری در نمونهگیری MCMC با Stan
موضوع کلی: روشهای نمونهگیری مونتکارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی سوگیری در زنجیرههای مارکوف
- 2. مفهوم همگرایی و تأثیر آن بر دقت تخمین
- 3. معرفی الگوریتم NUTS در Stan
- 4. مکانیسم Hamiltonian Monte Carlo و چالشهای هندسی
- 5. شناسایی سوگیری ناشی از عدم همگرایی (Non-convergence)
- 6. بررسی سوگیری در زنجیرههای کوتاه (Short Chains)
- 7. تاثیر Warm-up و Burn-in بر توزیع نمونهها
- 8. تحلیل سوگیری ناشی از وابستگی متغیرها (Autocorrelation)
- 9. چالشهای نمونهگیری در مدلهای با ابعاد بالا
- 10. بررسی پدیده Divergent Transitions در Stan
- 11. علتهای هندسی Divergence و تأثیر آن بر سوگیری نتایج
- 12. استراتژیهای رفع Divergence با تغییر پارامتر step_size
- 13. نقش پارامتر adapt_delta در کنترل دقت نمونهگیری
- 14. مدیریت سوگیری در مدلهای سلسلهمراتبی (Hierarchical Models)
- 15. مشکل سنبله (Funnel Geometry) و سوگیری در مدلهای بیزی
- 16. استفاده از بازپارامتریسازی (Reparameterization) برای کاهش سوگیری
- 17. تفاوت پارامتریسازی Centered و Non-centered
- 18. بررسی سوگیری در تخمینهای پارامترهای پنهان
- 19. تحلیل اثر همبستگی میان پارامترها بر کارایی MCMC
- 20. استفاده از R-hat برای تشخیص سوگیری بین زنجیرهها
- 21. بررسی Effective Sample Size (ESS) و رابطه آن با سوگیری
- 22. سوگیری ناشی از انتخاب نادرست توزیع پیشین (Priors)
- 23. تأثیر Prior Informativeness بر نتایج نمونهگیری
- 24. بررسی سوگیری در مدلهای با دادههای پراکنده (Sparse Data)
- 25. شناسایی سوگیری در مدلهای با مقیاسهای متفاوت (Scaling Issues)
- 26. روشهای استانداردسازی متغیرها برای بهبود نمونهگیری
- 27. استفاده از الگوریتمهای پیشرفته برای شناسایی سوگیریهای پنهان
- 28. بررسی تفاوت نمونهگیری در Stan با سایر ابزارهای MCMC
- 29. ارزیابی حساسیت مدل نسبت به تنظیمات نمونهگیری
- 30. تکنیکهای تشخیص سوگیری در توزیعهای دنبالهدار (Heavy-tailed)
- 31. بهینهسازی تعداد زنجیرهها و طول نمونهگیری برای کاهش خطای استاندارد
تگها:
Bayesian Modeling
Bayesian Statistics
Data Science
Divergent Transitions
Effective Sample Size
Hamiltonian Monte Carlo
Machine Learning
MCMC
NUTS
Probabilistic Programming
R-hat
Reparameterization
Stan
Stan Programming
Statistical Bias
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.