کتاب NUTS: ابزاری کلیدی برای پژوهشگران آمار بیزی 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 NUTS: ابزاری کلیدی برای پژوهشگران آمار بیزی

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

موضوع میانی: No-U-Turn Sampler (NUTS)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر آمار بیزی و مدل‌های آماری
  • 2. مفاهیم کلیدی در آمار بیزی: احتمال پیشین، درست‌نمایی، احتمال پسین
  • 3. قضیه بیز: فرمولاسیون و کاربردها
  • 4. تفسیرهای مختلف احتمال در آمار بیزی
  • 5. انتخاب توزیع‌های پیشین: رویکردها و ملاحظات
  • 6. توزیع‌های پیشین مزدوج: مزایا و کاربردها
  • 7. برآورد نقطه ای در آمار بیزی: میانگین پسین و حالت پسین
  • 8. برآورد بازه‌ای در آمار بیزی: فواصل اطمینان قابل اعتماد
  • 9. روش‌های نمونه‌برداری مونت کارلو مارکوف زنجیره ای (MCMC)
  • 10. الگوریتم Metropolis-Hastings: اصول و پیاده‌سازی
  • 11. الگوریتم Gibbs Sampling: کاربردها و مزایا
  • 12. تشخیص همگرایی در زنجیره‌های MCMC
  • 13. محاسبه شواهد (Evidence) در آمار بیزی
  • 14. مقایسه مدل‌ها با استفاده از فاکتور بیز
  • 15. انتخاب مدل: رویکردهای بیزی
  • 16. مدل‌های خطی بیزی: رگرسیون خطی
  • 17. مدل‌های تعمیم یافته خطی بیزی (GLM)
  • 18. رگرسیون لجستیک بیزی
  • 19. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 20. مدل‌های مخلوط بیزی
  • 21. مدل‌های پنهان مارکوف بیزی
  • 22. تحلیل بقا با استفاده از مدل‌های بیزی
  • 23. مدل‌های تغییر شکل بیزی (Change Point Models)
  • 24. تحلیل سری‌های زمانی بیزی
  • 25. پیش‌بینی در آمار بیزی
  • 26. مدل‌های بیزی برای داده‌های گسسته
  • 27. مدل‌های بیزی برای داده‌های پیوسته
  • 28. استفاده از NUTS (No-U-Turn Sampler) در آمار بیزی
  • 29. بهینه‌سازی NUTS: پارامترها و تنظیمات
  • 30. مقایسه NUTS با سایر الگوریتم‌های MCMC
  • 31. پیاده‌سازی NUTS در نرم‌افزارهای آماری (R, Stan, PyMC3)
  • 32. کاربردهای NUTS در مدل‌های پیچیده
  • 33. NUTS و داده‌های بزرگ: چالش‌ها و راهکارها
  • 34. مزایا و معایب استفاده از NUTS
  • 35. خطاهای رایج در پیاده‌سازی NUTS و راه‌های رفع آن‌ها
  • 36. NUTS و تحلیل حساسیت
  • 37. NUTS و مدل‌های چندمتغیره
  • 38. NUTS و مدل‌های غیرپارامتری
  • 39. NUTS و روش‌های تقریب بیزی
  • 40. NUTS و مدل‌های بیزی فضایی
  • 41. NUTS و مدل‌های بیزی در علوم پزشکی
  • 42. NUTS و مدل‌های بیزی در اقتصادسنجی
  • 43. NUTS و مدل‌های بیزی در علوم اجتماعی
  • 44. NUTS و مدل‌های بیزی در مهندسی
  • 45. NUTS و مدل‌های بیزی در علوم محیطی
  • 46. NUTS و تحلیل تصویر
  • 47. NUTS و پردازش زبان طبیعی
  • 48. NUTS و یادگیری ماشین بیزی
  • 49. ارزیابی عملکرد مدل‌های بیزی با استفاده از NUTS
  • 50. تفسیر نتایج حاصل از NUTS
  • 51. نکات پیشرفته در استفاده از NUTS
  • 52. منابع و ابزارهای مفید برای یادگیری بیشتر در مورد NUTS
  • 53. چالش‌های آینده در توسعه الگوریتم‌های MCMC و NUTS
تگ‌ها: MCMC NUTS آمار استنباطی آمار بیزی احتمالات الگوریتم NUTS تحلیل بیزی روش‌های آماری مدل‌سازی آماری نمونه‌گیری مونت‌کارلو

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.