فلش‌کارت‌های آموزشی مدل‌سازی سلسله مراتبی در Stan

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 مدل‌سازی سلسله مراتبی در Stan

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

موضوع میانی: Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی سلسله مراتبی
  • 2. مبانی آماری مدل‌های خطی
  • 3. مفاهیم احتمال و توزیع‌ها
  • 4. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی R
  • 5. نصب و پیکربندی Stan
  • 6. مبانی زبان Stan (Syntax)
  • 7. تعریف مدل‌های ساده در Stan
  • 8. نوشتن تابع احتمال در Stan
  • 9. توزیع‌های پیشین و پسین
  • 10. مقدمه‌ای بر زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 11. الگوریتم هامیلتونی مونت کارلو (HMC)
  • 12. کاربرد HMC در Stan
  • 13. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله مراتبی
  • 14. چرا مدل‌سازی سلسله مراتبی؟
  • 15. ساختار مدل‌های سلسله مراتبی
  • 16. سطوح مختلف سلسله مراتب
  • 17. مدل‌های اثرات تصادفی
  • 18. تخمین پارامترها در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 19. ارزیابی برازش مدل
  • 20. تشخیص همگرایی MCMC
  • 21. معیارهای ارزیابی همگرایی (R-hat, ESS)
  • 22. مدل‌های اثرات ثابت و تصادفی
  • 23. مدل‌های مختلط (Mixed Models)
  • 24. مدل‌های رگرسیون سلسله مراتبی
  • 25. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته سلسله مراتبی
  • 26. مدل‌های لجستیک سلسله مراتبی
  • 27. مدل‌های پواسون سلسله مراتبی
  • 28. مدل‌های بقا سلسله مراتبی
  • 29. مدل‌سازی سری‌های زمانی سلسله مراتبی
  • 30. مدل‌های فضایی سلسله مراتبی
  • 31. مدل‌سازی گرافی سلسله مراتبی
  • 32. مدل‌های رگرسیون کوواریانس سلسله مراتبی
  • 33. مدل‌های مقیاس‌بندی سلسله مراتبی
  • 34. مدل‌های رتبه‌بندی سلسله مراتبی
  • 35. مدل‌های پیش‌بینی سلسله مراتبی
  • 36. مقدمه‌ای بر اقتصادسنجی سلسله مراتبی
  • 37. کاربرد در علوم اجتماعی
  • 38. کاربرد در علوم پزشکی
  • 39. کاربرد در علوم زیستی
  • 40. کاربرد در مهندسی
  • 41. کاربرد در مالی
  • 42. مدل‌سازی داده‌های پانلی سلسله مراتبی
  • 43. مدل‌سازی داده‌های خوشه‌ای سلسله مراتبی
  • 44. مدل‌سازی داده‌های ترتیبی سلسله مراتبی
  • 45. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی سلسله مراتبی
  • 46. مدل‌سازی سلسله مراتبی چندسطحی
  • 47. مدل‌سازی اثرات متقابل در سلسله مراتب
  • 48. استفاده از متغیرهای میانجی (Mediator Variables)
  • 49. استفاده از متغیرهای تعدیل‌کننده (Moderator Variables)
  • 50. تحلیل مسیر سلسله مراتبی
  • 51. تحلیل عاملی سلسله مراتبی
  • 52. مدل‌سازی ساختار عاملی سلسله مراتبی
  • 53. مدل‌سازی روابط علی سلسله مراتبی
  • 54. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی
  • 55. اعتبارسنجی مدل‌های سلسله مراتبی
  • 56. مقایسه مدل‌های سلسله مراتبی
  • 57. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 58. روش‌های نمونه‌گیری جایگزین (Alternative Sampling)
  • 59. استفاده از Stan برای مدل‌های پیچیده
  • 60. مدل‌سازی سلسله مراتبی با متغیرهای پنهان
  • 61. مدل‌سازی سلسله مراتبی با داده‌های گمشده
  • 62. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای داده‌های ساختاریافته
  • 63. مدل‌سازی سلسله مراتبی در نرم‌افزار R
  • 64. استفاده از بسته `rstanarm`
  • 65. استفاده از بسته `brms`
  • 66. نکات پیشرفته در Stan
  • 67. دیباگ کردن مدل‌های Stan
  • 68. بهینه‌سازی کد Stan
  • 69. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای تحلیل داده‌های پیمایشی
  • 70. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای تحلیل داده‌های میدانی
  • 71. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای تحلیل داده‌های تجربی
  • 72. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای تحلیل داده‌های نوین
  • 73. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای مسائل اقتصادی
  • 74. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای مسائل اجتماعی
  • 75. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای مسائل بهداشتی
  • 76. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای مسائل محیط زیستی
  • 77. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای مسائل آموزشی
  • 78. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای تحلیل شبکه‌ها
  • 79. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای تحلیل داده‌های متنی
  • 80. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای تحلیل داده‌های تصویری
  • 81. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای تحلیل داده‌های صوتی
  • 82. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای تحلیل داده‌های ژنتیکی
  • 83. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای تحلیل داده‌های فضایی-زمانی
  • 84. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای تحلیل داده‌های سیگنال
  • 85. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای تحلیل داده‌های اینترنتی
  • 86. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای تحلیل داده‌های کلان
  • 87. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای پردازش زبان طبیعی
  • 88. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای یادگیری ماشین
  • 89. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای هوش مصنوعی
  • 90. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 91. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای تشخیص الگو
  • 92. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای پیش‌بینی روندها
  • 93. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای بهینه‌سازی فرآیندها
  • 94. مدل‌سازی سلسله مراتبی برای شبیه‌سازی سیستم‌ها
  • 95. مباحث پیشرفته در مدل‌سازی سلسله مراتبی
  • 96. تحولات اخیر در مدل‌سازی سلسله مراتبی
  • 97. آینده مدل‌سازی سلسله مراتبی
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: Bayesian modeling MCMC Stan آمار بیزی استن تحلیل داده مدل‌سازی آماری مدل‌سازی سلسله مراتبی مدل‌های آماری نمونه‌گیری بیزی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.