فلش‌کارت‌های آموزشی روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف در آمار بیزی: پشتیبانی از انواع توزیع‌ها و مدل‌ها

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 74,988 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 روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف در آمار بیزی: پشتیبانی از انواع توزیع‌ها و مدل‌ها

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

موضوع میانی: پشتیبانی از انواع توزیع‌ها و مدل‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر آمار بیزی و نیاز به روش‌های نمونه‌گیری
  • 2. مبانی زنجیره‌های مارکوف و فرایندهای تصادفی
  • 3. مفهوم فضای حالت و انتقال در زنجیره‌های مارکوف
  • 4. تعریف و ویژگی‌های توزیع پایدار در زنجیره‌های مارکوف
  • 5. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های مونت‌کارلو مارکوف (MCMC)
  • 6. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 7. اصول و کاربردهای نمونه‌گیری گیبس
  • 8. مثال‌های عملی از نمونه‌گیری گیبس در مدل‌های آماری
  • 9. الگوریتم متروپلیس-هستینگز (Metropolis-Hastings)
  • 10. مراحل اجرایی الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 11. انتخاب تابع پیشنهاد (Proposal Distribution) در متروپلیس-هستینگز
  • 12. مفهوم نسبت پذیرش (Acceptance Ratio)
  • 13. مثال‌های کاربردی از متروپلیس-هستینگز
  • 14. مقایسه نمونه‌گیری گیبس و متروپلیس-هستینگز
  • 15. تشخیص همگرایی در الگوریتم‌های MCMC
  • 16. معیارهای بصری برای تشخیص همگرایی (نمودارهای Trace)
  • 17. معیارهای کمی برای تشخیص همگرایی (R-hat، MCSE)
  • 18. اهمیت همگرایی در استنتاج آماری بیزی
  • 19. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده و چندوجهی
  • 20. تکنیک‌های بهبود کارایی MCMC
  • 21. نمونه‌گیری از توزیع‌های شرطی (Conditional Sampling)
  • 22. نمونه‌گیری از توزیع‌های حاشیه‌ای (Marginal Sampling)
  • 23. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی (Bayesian GLMs)
  • 24. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی بیزی
  • 25. مدل‌های سلسله‌مراتبی بیزی (Bayesian Hierarchical Models)
  • 26. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی با MCMC
  • 27. مدل‌های فضای حالت بیزی (Bayesian State-Space Models)
  • 28. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 29. شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks) و استنتاج بیزی
  • 30. کاربرد MCMC در استنتاج تقریبی شبکه‌های بیزی
  • 31. مدل‌های گرافیکی بیزی (Bayesian Graphical Models)
  • 32. استنتاج در مدل‌های گرافیکی با MCMC
  • 33. مدل‌سازی توزیع‌های نرمال چندمتغیره بیزی
  • 34. کاربرد MCMC برای تخمین پارامترهای نرمال چندمتغیره
  • 35. مدل‌سازی توزیع‌های بتا-دوجمله‌ای بیزی
  • 36. کاربرد MCMC در مدل‌های ترکیبی بیزی
  • 37. مدل‌سازی توزیع‌های پواسون بیزی
  • 38. کاربرد MCMC در مدل‌های شمارشی بیزی
  • 39. مدل‌سازی توزیع‌های نمایی بیزی
  • 40. کاربرد MCMC در مدل‌های بقا بیزی
  • 41. مدل‌سازی توزیع‌های گاما بیزی
  • 42. کاربرد MCMC در مدل‌های مقیاس بیزی
  • 43. مدل‌سازی توزیع‌های کاپا بیزی
  • 44. کاربرد MCMC در مدل‌های توزیع‌های سنگین دم بیزی
  • 45. مدل‌سازی توزیع‌های زیر-نمایی بیزی
  • 46. کاربرد MCMC در مدل‌های ناهمسانی واریانس ناهمگن بیزی
  • 47. مدل‌سازی توزیع‌های لجستیک بیزی
  • 48. کاربرد MCMC در مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
  • 49. مدل‌سازی توزیع‌های پروبیت بیزی
  • 50. کاربرد MCMC در مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
  • 51. مدل‌سازی توزیع‌های کای-دو بیزی
  • 52. کاربرد MCMC در تحلیل‌های آماری بیزی
  • 53. مدل‌سازی توزیع‌های t استیودنت بیزی
  • 54. کاربرد MCMC در مدل‌های داده‌های پرت بیزی
  • 55. مدل‌سازی توزیع‌های ناپایدار بیزی
  • 56. کاربرد MCMC در مدل‌های عدم قطعیت بیزی
  • 57. مدل‌سازی توزیع‌های مخلوط بیزی
  • 58. کاربرد MCMC در خوشه‌بندی بیزی
  • 59. مدل‌سازی توزیع‌های هندسی بیزی
  • 60. کاربرد MCMC در مدل‌های احتمال وقوع گسسته بیزی
  • 61. مدل‌سازی توزیع‌های دوجمله‌ای منفی بیزی
  • 62. کاربرد MCMC در مدل‌های توزیع‌های فراوانی بیزی
  • 63. مدل‌سازی توزیع‌های کاتگوری بیزی
  • 64. کاربرد MCMC در مدل‌های انتخاب گسسته بیزی
  • 65. مدل‌سازی توزیع‌های مارکوف پنهان بیزی
  • 66. کاربرد MCMC در مدل‌های پویای بیزی
  • 67. مدل‌سازی توزیع‌های گوسی چندجمله‌ای بیزی
  • 68. کاربرد MCMC در مدل‌های یادگیری ماشین بیزی
  • 69. مدل‌سازی توزیع‌های مخلوط پواسون بیزی
  • 70. کاربرد MCMC در مدل‌های داده‌های شمارشی با پراکندگی بالا بیزی
  • 71. مدل‌سازی توزیع‌های مخلوط دوجمله‌ای بیزی
  • 72. کاربرد MCMC در مدل‌های داده‌های دودویی با ساختار پیچیده بیزی
  • 73. مدل‌سازی توزیع‌های مخلوط گاما بیزی
  • 74. کاربرد MCMC در مدل‌های داده‌های پیوسته با توزیع‌های چندوجهی بیزی
  • 75. مدل‌سازی توزیع‌های مخلوط نرمال چندمتغیره بیزی
  • 76. کاربرد MCMC در مدل‌های ترکیبی داده‌های پیوسته بیزی
  • 77. مدل‌سازی توزیع‌های گوسین بیزی
  • 78. کاربرد MCMC در مدل‌های رگرسیون بیزی
  • 79. مدل‌سازی توزیع‌های گوسین چندمتغیره بیزی
  • 80. کاربرد MCMC در مدل‌های تحلیل عاملی بیزی
  • 81. مدل‌سازی توزیع‌های گوسین با ناهمگونی واریانس بیزی
  • 82. کاربرد MCMC در مدل‌های رگرسیون با واریانس ناهمگن بیزی
  • 83. مدل‌سازی توزیع‌های گوسین با ناهمسانی واریانس بیزی
  • 84. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی با ناهمسانی واریانس بیزی
  • 85. مدل‌سازی توزیع‌های گوسین با وابستگی مکانی بیزی
  • 86. کاربرد MCMC در مدل‌های آماری فضایی بیزی
  • 87. مدل‌سازی توزیع‌های گوسین با وابستگی زمانی بیزی
  • 88. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 89. مدل‌سازی توزیع‌های گوسین با ساختار خودهمبستگی بیزی
  • 90. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی با خودهمبستگی بیزی
  • 91. مدل‌سازی توزیع‌های گوسین با ساختار خودرگرسیون بیزی
  • 92. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی با خودرگرسیون بیزی
  • 93. مدل‌سازی توزیع‌های گوسین با ساختار میانگین متحرک بیزی
  • 94. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی با میانگین متحرک بیزی
  • 95. مدل‌سازی توزیع‌های گوسین با ساختار ARMA بیزی
  • 96. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی با ARMA بیزی
  • 97. مدل‌سازی توزیع‌های گوسین با ساختار ARIMA بیزی
  • 98. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی با ARIMA بیزی
  • 99. مدل‌سازی توزیع‌های گوسین با ساختار GARCH بیزی
  • 100. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی با GARCH بیزی
SMART LEARNING PLATFORM
از مطالعه تا یادگیری ماندگار
فراتر از یک مجموعه فلش‌کارت؛ تجربه‌ای تعاملی برای یادگیری، تمرین، مرور هوشمند و مشاهده مسیر پیشرفت شما، همراه با امکان دریافت گواهی پایان دوره در دوره‌های واجد شرایط.
مرور فاصله‌دار آمار یادگیری گواهی دوزبانه
یادگیری را به یک مسیر قابل پیگیری تبدیل کنید
با ورود به سامانه آموزشی، محتوای دوره را به‌صورت مرحله‌ای دنبال کنید، فلش‌کارت‌ها را مرور کنید، دانش خود را با پرسش‌ها و آزمون‌ها بسنجید و روند پیشرفتتان را در طول مسیر ببینید.
⟳
مرور فاصله‌دار هوشمند
با مرور زمان‌دار، کارت‌های تازه و کارت‌های سررسیدشده را بر اساس برنامه مرور دنبال کنید. ارزیابی پاسخ‌ها به زمان‌بندی مرورهای بعدی کمک می‌کند تا تمرین متناسب‌تری داشته باشید.
◉
مشاهده مسیر پیشرفت
میزان مشاهده فلش‌کارت‌ها، فعالیت‌های مرور، عملکرد آزمون‌ها و آمار یادگیری را بررسی کنید و تصویر روشن‌تری از مسیر آموزشی خود داشته باشید.
▤
یادگیری مرحله‌به‌مرحله
فصل‌ها و بخش‌های آموزشی را به ترتیب دنبال کنید، مطالب دیده‌نشده را پیدا کنید و بدون سردرگمی به ادامه مسیر برگردید.
✓
تمرین و سنجش آموخته‌ها
با نکته‌های آموزشی، پرسش و پاسخ، کوییزها و آزمون‌های پایان فصل، دانسته‌های خود را تمرین کنید و بخش‌هایی را که به توجه بیشتری نیاز دارند بشناسید.
SMART REVIEW
هر بار، مرور هدفمندتر
لازم نیست هر روز از ابتدا درباره اینکه چه چیزی را مرور کنید تصمیم بگیرید. سامانه، صف مرور روزانه را بر اساس کارت‌های تازه و موعد مرور کارت‌ها آماده می‌کند. شما پاسخ را ارزیابی می‌کنید و برنامه مرور با توجه به آن تنظیم می‌شود.
دوباره
برای کارت‌هایی که به تمرین زودتر نیاز دارند.
سخت
برای پاسخ‌هایی که با دشواری به یاد آمده‌اند.
خوب
برای پاسخ‌هایی که به‌درستی به یاد آورده‌اید.
آسان
برای کارت‌هایی که پاسخ آن‌ها را به‌آسانی می‌دانید.
برنامه مرور بر اساس ارزیابی شما تنظیم می‌شود؛ مرور منظم می‌تواند به تثبیت آموخته‌ها کمک کند، اما به‌تنهایی تضمین‌کننده تسلط کامل نیست.
محتوا را به شیوه‌های مختلف تمرین کنید
ساختار دوره‌ها متناسب با موضوع آموزشی طراحی شده است و ممکن است انواع مختلفی از محتوا را در بر بگیرد.
نکته‌های ساده
برای مرور سریع مفاهیم اصلی و نکات کلیدی.
نکته‌های رسمی
برای تمرین تعاریف، اصطلاحات و بیان دقیق علمی.
کوییز
برای سنجش درک مطلب و بررسی گزینه صحیح.
پرسش و پاسخ
برای تمرین یادآوری و سنجش میزان تسلط بر مطالب.
محتوای هر دوره بر اساس ساختار و امکانات فعال همان دوره ارائه می‌شود.
LEARN ANYWHERE
همراه شما روی مرورگر
برای استفاده از نسخه تحت وب، کافی است با حساب کاربری خود وارد سامانه شوید. بدون نیاز به نصب یک برنامه اختصاصی، می‌توانید از مرورگر سازگار روی گوشی، تبلت یا رایانه به دوره‌های در دسترس خود مراجعه کنید.
گوشی هوشمند
برای مطالعه در زمان‌های کوتاه
تبلت و لپ‌تاپ
برای مطالعه و مرور راحت‌تر
حساب کاربری شخصی
برای دسترسی به دوره‌های مجاز شما
COURSE COMPLETION CERTIFICATE
گواهی پایان دوره؛ ثبت دستاورد شما
در دوره‌هایی که امکان دریافت گواهی برای آن‌ها فعال است، می‌توانید پس از تکمیل شرایط آموزشی، درخواست گواهی پایان دوره ثبت کنید.
شرایط درخواست گواهی
✓ داشتن دسترسی دارای قابلیت گواهی برای دوره مربوطه.
✓ تکمیل اطلاعات لازم در پروفایل، شامل کد ملی معتبر، عکس پرسنلی و نام و نام خانوادگی انگلیسی.
✓ مشاهده تمام فلش‌کارت‌های فعال دوره.
✓ قبولی در آزمون‌های پایان فصل، در صورت وجود آزمون برای فصل‌ها.
فارسی و انگلیسی
پس از تأیید و انتشار، نسخه‌های فارسی و انگلیسی گواهی در دسترس قرار می‌گیرند.
استعلام آنلاین
گواهی منتشرشده دارای QR Code و لینک اختصاصی برای بررسی آنلاین اعتبار آن است.
دانلود و چاپ
پس از انتشار گواهی، امکان دریافت نسخه PDF فارسی و انگلیسی و چاپ آن فراهم است.
توجه: ثبت درخواست به معنای صدور قطعی نیست. درخواست گواهی پس از بررسی و تأیید ادمین منتشر می‌شود. این گواهی، گواهی پایان دوره آموزشی است و به‌خودی‌خود معادل مدرک دانشگاهی یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست.
یادگیری را شروع کنید؛ پیشرفت را دنبال کنید
با تمرین منظم، مرور هدفمند و پیگیری مسیر آموزشی خود، قدم‌به‌قدم دانش و مهارت‌هایتان را گسترش دهید.
هر کارت، یک قدم به جلو
امکانات محتوایی، مرور و گواهی بر اساس سطح دسترسی و تنظیمات هر دوره متفاوت است.
نگاهی به محیط سامانه

یادگیری هوشمند، قدم‌به‌قدم

با محیط سامانه آموزشی آشنا شوید و نمونه‌هایی از فضای یادگیری، فلش‌کارت‌ها و ابزارهای مرور و تمرین را مشاهده کنید.

تصویر نمونه اول از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
محیط سامانه آموزشی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه دوم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
یادگیری و مرور مطالب
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه سوم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
تجربه مطالعه تعاملی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه چهارم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
امکانات بیشتر سامانه
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید

یادگیری فراتر از مطالعه معمولی
با فلش‌کارت‌های آموزشی، مرور هدفمند و تمرین مستمر، مطالب را فعالانه یاد بگیرید و مسیر پیشرفت خود را دنبال کنید.

تگ‌ها: MCMC آمار بیزی استنتاج بیزی توزیع‌های آماری روش‌های عددی در آمار روش‌های نمونه‌گیری کاربرد آمار بیزی مدل‌های آماری نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.