فلش‌کارت‌های آموزشی مدیریت مخاطرات در اجرای MCMC با Stan

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت مخاطرات در اجرای MCMC با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی احتمال و آمار برای روش‌های مونت کارلو
• 2. مفاهیم کلیدی زنجیره‌های مارکوف
• 3. مقدمه‌ای بر نظریه نمونه‌گیری
• 4. نظریه و کاربرد نمونه‌گیری پذیرش-رد
• 5. نمونه‌گیری گیبس: اصول و الگوریتم‌ها
• 6. روش‌های جابجایی مارکوف برای مدل‌های احتمالی
• 7. روش‌های مبتنی بر گرادیان در MCMC
• 8. مقدمه‌ای بر نرم‌افزار Stan
• 9. نصب و پیکربندی Stan
• 10. زبان مدل‌سازی Stan
• 11. نوشتن مدل‌های ساده در Stan
• 12. توابع احتمال و چگالی در Stan
• 13. تعریف متغیرهای تصادفی و پارامترها
• 14. کاربرد توزیع‌های پیشین در Stan
• 15. توزیع‌های پسین و نحوه محاسبه آن‌ها
• 16. اجرای نمونه‌گیری در Stan
• 17. تنظیمات اولیه و پارامترهای اجرایی Stan
• 18. تحلیل نتایج نمونه‌گیری در Stan
• 19. معیارهای همگرایی در MCMC
• 20. نمودارهای سری زمانی و تحلیل آن‌ها
• 21. نمودارهای خودهمبستگی و تفسیر آن‌ها
• 22. آمار خلاصه‌سازی برای زنجیره‌های مارکوف
• 23. بررسی کیفیت نمونه‌ها در Stan
• 24. تکنیک‌های بهبود همگرایی در MCMC
• 25. اهمیت انتخاب توزیع پیشین مناسب
• 26. اثرات توزیع پیشین بر نتایج
• 27. روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته در Stan
• 28. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
• 29. مدل‌سازی رگرسیون خطی با Stan
• 30. کاربرد رگرسیون در علوم مختلف
• 31. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک با Stan
• 32. کاربرد رگرسیون لجستیک در پیش‌بینی
• 33. مدل‌سازی سری‌های زمانی با Stan
• 34. مدل‌های ARIMA در Stan
• 35. مدل‌های حالت-فضا در Stan
• 36. کاربرد مدل‌های حالت-فضا در اقتصاد
• 37. مدل‌سازی داده‌های پانل با Stan
• 38. مدل‌سازی سلسله‌مراتبی در Stan
• 39. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله‌مراتبی
• 40. مزایای مدل‌های سلسله‌مراتبی
• 41. مثال‌های عملی از مدل‌های سلسله‌مراتبی
• 42. مدل‌سازی سلامت و پزشکی با Stan
• 43. کاربرد MCMC در اپیدمیولوژی
• 44. مدل‌سازی اثرات درمان با Stan
• 45. مدل‌سازی پیش‌بینی در علوم سلامت
• 46. مدل‌سازی در علوم اجتماعی با Stan
• 47. تحلیل داده‌های پیمایشی با Stan
• 48. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده با Stan
• 49. کاربرد MCMC در اقتصادسنجی
• 50. مدل‌سازی مالی با Stan
• 51. مدل‌سازی ریسک در بازارهای مالی
• 52. کاربرد MCMC در مدیریت مالی
• 53. مدل‌سازی در علوم محیط زیست با Stan
• 54. پیش‌بینی تغییرات آب و هوایی با Stan
• 55. مدل‌سازی آلودگی هوا با Stan
• 56. کاربرد MCMC در مطالعات زیست‌محیطی
• 57. مدل‌سازی در مهندسی با Stan
• 58. بهینه‌سازی در سیستم‌های مهندسی
• 59. تحلیل قابلیت اطمینان در مهندسی
• 60. کاربرد MCMC در رباتیک
• 61. مدل‌سازی پارامترهای نامعلوم در مهندسی
• 62. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها در Stan
• 63. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌سازی
• 64. مدیریت داده‌های پرت
• 65. انتخاب ویژگی‌ها برای مدل‌سازی
• 66. اعتبارسنجی مدل‌ها در Stan
• 67. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی
• 68. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 69. تفسیر نتایج مدل‌های اعتبارسنجی شده
• 70. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
• 71. تنظیم ابرپارامترها در Stan
• 72. روش‌های جستجوی ابرپارامترها
• 73. کاربرد Grid Search و Random Search
• 74. تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی
• 75. مقایسه مدل‌های مختلف
• 76. معیارهای ارزیابی مدل‌ها
• 77. انتخاب بهترین مدل بر اساس معیارها
• 78. ارائه نتایج مدل به صورت علمی
• 79. مقدمه‌ای بر زبان R برای MCMC
• 80. کاربرد بسته rstan در R
• 81. اتصال R و Stan
• 82. تجسم نتایج MCMC با R
• 83. استفاده از کتابخانه‌های آماری در R
• 84. مقدمه‌ای بر زبان پایتون برای MCMC
• 85. کاربرد بسته PyStan در پایتون
• 86. اتصال پایتون و Stan
• 87. تجسم نتایج MCMC با پایتون
• 88. استفاده از کتابخانه‌های علمی در پایتون
• 89. مخاطرات در اجرای پروژه‌های MCMC
• 90. شناسایی مخاطرات فنی
• 91. شناسایی مخاطرات مرتبط با داده
• 92. شناسایی مخاطرات مرتبط با مدل
• 93. استراتژی‌های مدیریت مخاطرات
• 94. برنامه‌ریزی برای مواجهه با مخاطرات
• 95. کاهش اثرات منفی مخاطرات
• 96. پیگیری و ارزیابی مخاطرات
• 97. مثال‌های کاربردی از مدیریت مخاطرات در MCMC
• 98. مطالعه موردی: مدل‌سازی اقتصادی با Stan
• 99. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های بالینی با Stan
• 100. مطالعه موردی: پیش‌بینی در علوم اجتماعی با Stan