فلش‌کارت‌های آموزشی بررسی توزیع‌های چندمتغیره در MCMC

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 بررسی توزیع‌های چندمتغیره در MCMC

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

موضوع میانی: پشتیبانی از انواع توزیع‌ها و مدل‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی نظری نمونه‌گیری از طریق زنجیره مارکوف
  • 2. مفاهیم اولیه الگوریتم‌های مونت کارلو
  • 3. کاربرد MCMC در تخمین پارامترهای آماری
  • 4. توزیع‌های شرطی و حاشیه‌ای در مدل‌های چندمتغیره
  • 5. روش گیبس برای نمونه‌گیری
  • 6. پیاده‌سازی روش گیبس در پایتون
  • 7. روش متروپلیس-هستینگز برای نمونه‌گیری
  • 8. پیاده‌سازی روش متروپلیس-هستینگز در پایتون
  • 9. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های مارکوف
  • 10. تشخیص عدم همگرایی در MCMC
  • 11. روش‌های کاهش واریانس در MCMC
  • 12. بهینه‌سازی پارامترهای گام در MCMC
  • 13. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته با MCMC
  • 14. مدل‌های رگرسیون لجستیک با MCMC
  • 15. مدل‌های رگرسیون پواسون با MCMC
  • 16. مدل‌های سلسله‌مراتبی با MCMC
  • 17. مدل‌های مختلط (Mixed Models) با MCMC
  • 18. مقدمه‌ای بر توزیع‌های چندمتغیره
  • 19. توزیع نرمال چندمتغیره
  • 20. خصیصه‌های توزیع نرمال چندمتغیره
  • 21. برآورد پارامترهای توزیع نرمال چندمتغیره
  • 22. آزمون فرض برای توزیع نرمال چندمتغیره
  • 23. فاصله اطمینان برای پارامترهای چندمتغیره
  • 24. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 25. کاربرد PCA در کاهش ابعاد
  • 26. تحلیل عاملی (Factor Analysis)
  • 27. مقایسه PCA و تحلیل عاملی
  • 28. مقدمه‌ای بر ماتریس کوواریانس و همبستگی
  • 29. تفسیر ماتریس کوواریانس
  • 30. تفسیر ماتریس همبستگی
  • 31. مدل‌های سری زمانی چندمتغیره
  • 32. مدل VAR (Vector Autoregression)
  • 33. برآورد و تفسیر مدل VAR
  • 34. پیش‌بینی با مدل VAR
  • 35. مدل VECM (Vector Error Correction Model)
  • 36. کاربرد VECM در تحلیل هم‌انباشتگی
  • 37. مدل‌های فضایی (Spatial Models)
  • 38. مدل‌های رگرسیون فضایی
  • 39. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی احتمالاتی
  • 40. شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
  • 41. ساخت و استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 42. استنتاج تقریبی در شبکه‌های بیزی
  • 43. کاربرد شبکه‌های بیزی در مدل‌سازی
  • 44. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی
  • 45. قضیه بیز
  • 46. قاعده پیشین و پسین
  • 47. توزیع‌های پیشین مناسب
  • 48. توزیع‌های پسین
  • 49. نمونه‌گیری از توزیع پسین
  • 50. روش‌های تقریبی در استنتاج بیزی
  • 51. تقریب لاپلاس
  • 52. تقریب variational inference
  • 53. کاربرد MCMC در استنتاج بیزی
  • 54. مدل‌های خطی بیزی
  • 55. مدل‌های رگرسیون لجستیک بیزی
  • 56. مدل‌های رگرسیون پواسون بیزی
  • 57. مدل‌های سلسله‌مراتبی بیزی
  • 58. مدل‌های مختلط بیزی
  • 59. کاربرد MCMC در مدل‌های آماری پیچیده
  • 60. مدل‌سازی داده‌های پرت در MCMC
  • 61. مدل‌سازی داده‌های گمشده در MCMC
  • 62. اعتبار سنجی مدل‌های MCMC
  • 63. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 64. اعتبار سنجی با استفاده از معیارهای اطلاعاتی
  • 65. مقایسه مدل‌های MCMC
  • 66. انتخاب مدل بهینه
  • 67. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 68. کاربرد MCMC در اقتصاد سنجی
  • 69. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 70. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 71. مقدمه‌ای بر مباحث پیشرفته MCMC
  • 72. روش‌های MCMC با پارامتر متغیر (Variable-parameter MCMC)
  • 73. روش‌های MCMC برای مدل‌های پیچیده (Complex models)
  • 74. روش‌های MCMC برای مدل‌های پویا (Dynamic models)
  • 75. روش‌های MCMC برای مدل‌های مکانی-زمانی (Spatio-temporal models)
  • 76. روش‌های MCMC برای مدل‌های شبکه‌ای (Network models)
  • 77. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 78. نمونه‌گیری از طریق زنجیره مارکوف با پارامترهای متغیر
  • 79. نمونه‌گیری از طریق زنجیره مارکوف برای مدل‌های غیر پارامتری
  • 80. نمونه‌گیری از طریق زنجیره مارکوف برای مدل‌های گرافیکی پیچیده
  • 81. روش‌های MCMC مبتنی بر توزیع‌های پویا
  • 82. روش‌های MCMC برای مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده
  • 83. مباحث تکمیلی در MCMC
  • 84. تجزیه و تحلیل حساسیت در مدل‌های MCMC
  • 85. تحلیل عدم قطعیت در مدل‌های MCMC
  • 86. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی بیزی
  • 87. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین بیزی
  • 88. کاربرد MCMC در تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ
  • 89. مقدمه‌ای بر نرم‌افزارهای MCMC
  • 90. بسته‌های R برای MCMC
  • 91. بسته‌های پایتون برای MCMC
  • 92. نرم‌افزارهای تخصصی MCMC
  • 93. مثال‌های کاربردی MCMC با داده‌های واقعی
  • 94. مطالعه موردی ۱: تحلیل داده‌های بالینی با MCMC
  • 95. مطالعه موردی ۲: مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده با MCMC
  • 96. مطالعه موردی ۳: پیش‌بینی روندهای اقتصادی با MCMC
  • 97. مطالعه موردی ۴: تحلیل شبکه‌های اجتماعی با MCMC
  • 98. مطالعه موردی ۵: مدل‌سازی پدیده‌های زیست‌محیطی با MCMC
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 تحلیل آماری توزیع چندمتغیره توزیع‌های احتمال روش‌های بیزی زنجیره مارکوف محاسبات آماری مدل‌های آماری نمونه‌گیری مارکوف

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.