کتاب از نظریه تا عمل: پیاده‌سازی Brooks-Gelman Diagnostic در پروژه‌های MCMC 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 از نظریه تا عمل: پیاده‌سازی Brooks-Gelman Diagnostic در پروژه‌های MCMC

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: Brooks-Gelman Diagnostic

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری مونت کارلو مارکوف چین (MCMC)
  • 2. مفاهیم پایه زنجیره‌های مارکوف
  • 3. همگرایی زنجیره‌های مارکوف: تعریف و بررسی
  • 4. آزمون‌های همگرایی بصری برای MCMC
  • 5. آشنایی با الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 6. الگوریتم Gibbs Sampling: تشریح و کاربردها
  • 7. انتخاب توزیع پیشنهادی در الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 8. تشخیص و رفع مشکل همبستگی بالا در زنجیره‌ها
  • 9. تکنیک‌های کاهش همبستگی: Thinning و Blocking
  • 10. مقدمه‌ای بر Brooks-Gelman Diagnostic
  • 11. محاسبه R-hat: معیار Brooks-Gelman
  • 12. تفسیر مقادیر R-hat: ارزیابی همگرایی
  • 13. تأثیر اندازه نمونه بر R-hat
  • 14. بررسی حساسیت R-hat به توزیع اولیه
  • 15. ترکیب نتایج چندین زنجیره MCMC
  • 16. تأثیر طول دوره Warm-up بر نتایج MCMC
  • 17. انتخاب پارامترهای مناسب برای MCMC
  • 18. پیاده‌سازی Brooks-Gelman Diagnostic در R
  • 19. پیاده‌سازی Brooks-Gelman Diagnostic در Python
  • 20. استفاده از Brooks-Gelman Diagnostic در مدل‌های خطی
  • 21. Brooks-Gelman Diagnostic در مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 22. کاربرد Brooks-Gelman Diagnostic در مدل‌های بیزی
  • 23. ارزیابی همگرایی در مدل‌های سلسله مراتبی با Brooks-Gelman
  • 24. مقایسه Brooks-Gelman Diagnostic با سایر آزمون‌های همگرایی
  • 25. محدودیت‌های Brooks-Gelman Diagnostic
  • 26. تفسیر نادرست R-hat و راه‌حل‌ها
  • 27. روش‌های بهبود همگرایی MCMC در صورت عدم موفقیت Brooks-Gelman
  • 28. Brooks-Gelman Diagnostic در داده‌های گمشده
  • 29. کاربرد Brooks-Gelman Diagnostic در داده‌های با ابعاد بالا
  • 30. مقیاس‌بندی داده‌ها و تأثیر آن بر Brooks-Gelman
  • 31. بهینه‌سازی کد MCMC برای افزایش سرعت
  • 32. تکنیک‌های موازی‌سازی MCMC
  • 33. Brooks-Gelman Diagnostic در مدل‌های پیچیده آماری
  • 34. استفاده از Brooks-Gelman Diagnostic برای اعتبارسنجی مدل
  • 35. شناسایی مشکلات مربوط به توزیع پسین
  • 36. تأثیر انتخاب Prior بر نتایج MCMC
  • 37. Brooks-Gelman Diagnostic و انتخاب Prior مناسب
  • 38. کاربرد Brooks-Gelman Diagnostic در تحلیل سری‌های زمانی
  • 39. استفاده از Brooks-Gelman Diagnostic در مدل‌های بقا
  • 40. Brooks-Gelman Diagnostic و تحلیل داده‌های فضایی
  • 41. مقایسه Brooks-Gelman Diagnostic با آزمون Gelman-Rubin
  • 42. تفسیر نتایج Brooks-Gelman در حضور چندوجهی بودن (Multimodality)
  • 43. روش‌های مقابله با چندوجهی بودن در MCMC
  • 44. استفاده از Brooks-Gelman Diagnostic برای تشخیص مشکلات مربوط به شناسایی‌پذیری مدل
  • 45. بررسی تأثیر تغییر الگوریتم MCMC بر نتایج
  • 46. Brooks-Gelman Diagnostic و انتخاب بهترین الگوریتم MCMC
  • 47. کاربرد Brooks-Gelman Diagnostic در مسائل بهینه‌سازی
  • 48. استفاده از Brooks-Gelman Diagnostic در یادگیری ماشین بیزی
  • 49. Brooks-Gelman Diagnostic و ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
  • 50. مقایسه Brooks-Gelman Diagnostic با روش‌های مبتنی بر Trace Plot
  • 51. تفسیر نتایج Brooks-Gelman در داده‌های غیر نرمال
  • 52. Brooks-Gelman Diagnostic و Robustness
  • 53. کاربرد Brooks-Gelman Diagnostic در مدل‌های Mixture
  • 54. استفاده از Brooks-Gelman Diagnostic در تحلیل داده‌های Panel
  • 55. Brooks-Gelman Diagnostic و داده‌های طولانی
  • 56. روش‌های گزارش‌دهی نتایج Brooks-Gelman در مقالات علمی
  • 57. نرم‌افزارهای کاربردی برای اجرای Brooks-Gelman Diagnostic
  • 58. Brooks-Gelman Diagnostic و محاسبات با کارایی بالا
  • 59. بهینه‌سازی پارامترهای Brooks-Gelman Diagnostic
  • 60. Brooks-Gelman Diagnostic و مسائل مربوط به حافظه
  • 61. کاربرد Brooks-Gelman Diagnostic در مدل‌های دینامیکی
  • 62. استفاده از Brooks-Gelman Diagnostic در تحلیل تصویر
  • 63. Brooks-Gelman Diagnostic و پردازش سیگنال
  • 64. مقایسه Brooks-Gelman Diagnostic با روش‌های مبتنی بر Autocorrelation
  • 65. تفسیر نتایج Brooks-Gelman در حضور Outlier
  • 66. Brooks-Gelman Diagnostic و Robust Estimation
  • 67. کاربرد Brooks-Gelman Diagnostic در مدل‌های شبکه
  • 68. استفاده از Brooks-Gelman Diagnostic در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 69. Brooks-Gelman Diagnostic و مدل‌سازی گرافیکی
  • 70. مقایسه Brooks-Gelman Diagnostic با روش‌های مبتنی بر Effective Sample Size
  • 71. تفسیر نتایج Brooks-Gelman در حضور وابستگی زمانی
  • 72. Brooks-Gelman Diagnostic و Time Series Analysis
  • 73. کاربرد Brooks-Gelman Diagnostic در مسائل مالی
  • 74. استفاده از Brooks-Gelman Diagnostic در تحلیل ریسک
  • 75. Brooks-Gelman Diagnostic و Portfolio Optimization
  • 76. مقایسه Brooks-Gelman Diagnostic با روش‌های مبتنی بر Likelihood-Free Inference
  • 77. تفسیر نتایج Brooks-Gelman در حضور Missing Data
  • 78. Brooks-Gelman Diagnostic و Imputation
  • 79. کاربرد Brooks-Gelman Diagnostic در مسائل زیستی
  • 80. استفاده از Brooks-Gelman Diagnostic در تحلیل ژنتیک
  • 81. Brooks-Gelman Diagnostic و Bioinformatics
  • 82. مقایسه Brooks-Gelman Diagnostic با روش‌های مبتنی بر Posterior Predictive Checks
  • 83. تفسیر نتایج Brooks-Gelman در حضور Non-Identifiable Parameters
  • 84. Brooks-Gelman Diagnostic و Model Selection
  • 85. کاربرد Brooks-Gelman Diagnostic در مسائل مهندسی
  • 86. استفاده از Brooks-Gelman Diagnostic در کنترل کیفیت
  • 87. Brooks-Gelman Diagnostic و Reliability Analysis
تگ‌ها: Brooks-Gelman Diagnostic MCMC آمار بیزی برنامه‌نویسی آماری بیز تحلیل داده تشخیص همگرایی روش‌های آماری مدل‌سازی آماری نمونه‌گیری مونت‌کارلو

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.