کتاب کاربرد RJMCMC در تفسیر مدل‌های غیرخطی 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 کاربرد RJMCMC در تفسیر مدل‌های غیرخطی

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری قابل برگشت (Reversible Jump MCMC - RJMCMC)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های غیرخطی و چالش‌های تخمین پارامتر
  • 2. آمار بیزی و مزایای استفاده از آن در مدل‌سازی غیرخطی
  • 3. مروری بر روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC)
  • 4. مقدمه‌ای بر روش نمونه‌گیری Reversible Jump MCMC (RJMCMC)
  • 5. مفاهیم کلیدی RJMCMC: فضای حالت، پیشنهادات، و پذیرش
  • 6. طراحی فضاهای پیشنهادی مناسب برای RJMCMC
  • 7. تکنیک‌های پیشنهاد‌دهی برای تغییر ساختار مدل در RJMCMC
  • 8. الگوریتم Metropolis-Hastings در RJMCMC
  • 9. محاسبه نسبت پذیرش در RJMCMC
  • 10. تفسیر خروجی RJMCMC: همگرایی و تشخیص
  • 11. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های MCMC (RJMCMC)
  • 12. روش‌های تشخیصی همگرایی: Trace plots، Autocorrelation plots، Gelman-Rubin statistic
  • 13. کاربرد RJMCMC در مدل‌های رگرسیون غیرخطی
  • 14. RJMCMC برای مدل‌های رشد (Growth Models)
  • 15. RJMCMC در مدل‌سازی دینامیکی (Dynamic Modeling)
  • 16. RJMCMC برای مدل‌های دارویی-بیولوژیکی (Pharmacokinetic/Pharmacodynamic - PK/PD)
  • 17. RJMCMC برای مدل‌های اکولوژیکی
  • 18. استفاده از RJMCMC در مدل‌سازی سری‌های زمانی غیرخطی
  • 19. RJMCMC برای مدل‌های بقا (Survival Analysis) با ساختار غیرخطی
  • 20. RJMCMC و انتخاب مدل (Model Selection)
  • 21. مقایسه مدل‌ها با استفاده از Bayesian Information Criterion (BIC) و Deviance Information Criterion (DIC)
  • 22. پیاده‌سازی RJMCMC در R: بسته‌های نرم‌افزاری
  • 23. پیاده‌سازی RJMCMC در Python: کتابخانه‌های تخصصی
  • 24. RJMCMC و موازی‌سازی محاسبات (Parallel Computing)
  • 25. بهینه‌سازی RJMCMC: تنظیم پارامترها و بهبود کارایی
  • 26. کاربرد RJMCMC در مدل‌های مبتنی بر عامل (Agent-Based Models)
  • 27. RJMCMC برای مدل‌های شبکه‌ای (Network Models)
  • 28. RJMCMC و داده‌های از دست رفته (Missing Data) در مدل‌های غیرخطی
  • 29. RJMCMC و ترکیب اطلاعات (Data Fusion) در مدل‌های غیرخطی
  • 30. مدل‌سازی سلسله مراتبی (Hierarchical Modeling) با RJMCMC
  • 31. RJMCMC و تخمین عدم قطعیت (Uncertainty Quantification)
  • 32. کاربرد RJMCMC در مدل‌های بیزی پویا (Dynamic Bayesian Models)
تگ‌ها: Bayesian inference Bayesian Modeling Dynamic models MCMC Monte Carlo Nonlinear Models Python R Reversible Jump RJMCMC آمار بیزی مدل‌سازی بیزی مدل‌سازی غیرخطی مدل‌های غیرخطی نمونه‌گیری مارکوف

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.