کتاب صوتی تشخیص مطمئن همگرایی MCMC با استفاده از شاخص Geweke

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 99,988 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 تشخیص مطمئن همگرایی MCMC با استفاده از شاخص Geweke

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

موضوع میانی: Geweke Diagnostic

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو
  • 2. مفاهیم اساسی نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 3. کاربرد MCMC در مدل‌سازی آماری
  • 4. انواع الگوریتم‌های MCMC
  • 5. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 6. اصول و پیاده‌سازی Metropolis-Hastings
  • 7. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس
  • 8. اصول و پیاده‌سازی نمونه‌گیری گیبس
  • 9. کاربرد MCMC در استنباط بیزی
  • 10. مفاهیم پسین (Posterior) و پیشین (Prior)
  • 11. نحوه محاسبه توزیع پسین با MCMC
  • 12. همگرایی در زنجیره‌های مارکوف
  • 13. تعریف همگرایی و خواص آن
  • 14. مفهوم حالت پایدار (Stationary Distribution)
  • 15. مشکلات همگرایی در MCMC
  • 16. تشخیص بصری همگرایی
  • 17. نمودارهایtrace و histogram
  • 18. بررسی عدم قطعیت در نمونه‌ها
  • 19. شاخص‌های عددی همگرایی
  • 20. مفهوم شاخص Geweke
  • 21. مبانی نظری شاخص Geweke
  • 22. محاسبه شاخص Geweke
  • 23. تفسیر مقادیر شاخص Geweke
  • 24. کاربرد شاخص Geweke در تشخیص زودهنگام همگرایی
  • 25. کاربرد شاخص Geweke در تشخیص دیر هنگام همگرایی
  • 26. شاخص Geweke و مقایسه دوره‌های زمانی
  • 27. استفاده از شاخص Geweke برای ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 28. تکنیک‌های بهبود همگرایی در MCMC
  • 29. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌های MCMC
  • 30. استفاده از روش‌های پیش‌شرط‌گذاری (Preconditioning)
  • 31. اهمیت تعداد تکرار در MCMC
  • 32. مدیریت burn-in period
  • 33. استفاده از چندین زنجیره موازی
  • 34. تکنیک‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 35. نمونه‌گیری با اهمیت (Importance Sampling)
  • 36. نمونه‌گیری با اهمیت تکراری (Repeated Importance Sampling)
  • 37. نمونه‌گیری از فضای متغیر (Variable Space Sampling)
  • 38. تکنیک‌های MCMC متروپلیس-هستینگز اصلاح شده
  • 39. روش‌های نمونه‌گیری از مدل‌های پیچیده
  • 40. مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models)
  • 41. کاربرد MCMC در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 42. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی (Bayesian GLMs)
  • 43. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 44. مدل‌های فضایی بیزی (Bayesian Spatial Models)
  • 45. کاربرد MCMC در مدل‌های فضایی
  • 46. مدل‌های سری زمانی بیزی (Bayesian Time Series Models)
  • 47. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی
  • 48. مدل‌های بقا (Survival Models)
  • 49. کاربرد MCMC در مدل‌های بقا
  • 50. مدل‌های خوشه‌بندی بیزی (Bayesian Clustering)
  • 51. کاربرد MCMC در مدل‌های خوشه‌بندی
  • 52. ارزیابی کیفیت مدل‌های بیزی
  • 53. معیارهای انتخاب مدل (Model Selection Criteria)
  • 54. معیار اطلاعاتی آکائیکه (AIC)
  • 55. معیار اطلاعاتی بیزی (BIC)
  • 56. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 57. اعتبارسنجی متقابل بیزی
  • 58. کاربرد MCMC در اعتبار سنجی مدل
  • 59. ارزیابی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
  • 60. محاسبه فواصل اطمینان بیزی
  • 61. نمایش گرافیکی نتایج MCMC
  • 62. نرم‌افزارها و کتابخانه‌های MCMC
  • 63. زبان برنامه‌نویسی R و بسته‌های MCMC
  • 64. بسته‌های CODA و coda.mv
  • 65. بسته Stan و زبان Stan
  • 66. بسته JAGS و زبان BUGS
  • 67. بسته PyMC3 در پایتون
  • 68. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 69. انتخاب تعداد نمونه‌ها
  • 70. تنظیم burn-in period
  • 71. ارزیابی همگرایی با شاخص Geweke
  • 72. تفسیر نتایج در عمل
  • 73. مثال‌های کاربردی MCMC در علوم مختلف
  • 74. کاربرد MCMC در فیزیک آماری
  • 75. کاربرد MCMC در اقتصاد سنجی
  • 76. کاربرد MCMC در زیست‌شناسی آماری
  • 77. کاربرد MCMC در علوم داده
  • 78. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 79. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 80. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 81. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 82. کاربرد MCMC در علوم محیطی
  • 83. کاربرد MCMC در مدل‌سازی ریسک
  • 84. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های حجیم
  • 85. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی
  • 86. کاربرد MCMC در شبکه‌های عصبی بیزی
  • 87. کاربرد MCMC در مدل‌های انتشار
  • 88. کاربرد MCMC در مدل‌های پراکندگی
  • 89. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 90. کاربرد MCMC در تشخیص ناهنجاری
  • 91. کاربرد MCMC در پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی
  • 92. کاربرد MCMC در مدل‌سازی مالی
  • 93. کاربرد MCMC در مدیریت پرتفوی
  • 94. کاربرد MCMC در ارزیابی ریسک اعتباری
  • 95. کاربرد MCMC در تحلیل سری‌های زمانی اقتصادی
  • 96. کاربرد MCMC در مدل‌سازی اقتصاد کلان
  • 97. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های پیمایشی
  • 98. کاربرد MCMC در مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده
  • 99. کاربرد MCMC در مدل‌سازی پویایی جمعیت
  • 100. کاربرد MCMC در مدل‌سازی اپیدمیولوژی
EXPRESS24 AUDIO EXPERIENCE
یادگیری را بشنوید؛ زندگی کنید
کتاب‌های صوتی و پادکست‌های آموزشی، راهی دلنشین برای کشف ایده‌های تازه، گسترش دانش و استفاده بهتر از لحظه‌های روزمره هستند.
دانش، الهام و تجربه؛ این بار با صدای زندگی
برای آموختن، همیشه لازم نیست بخوانید
گاهی بهترین فرصت یادگیری زمانی است که در مسیر رفت‌وآمد هستید، قدم می‌زنید، استراحت می‌کنید یا کارهای روزمره‌تان را انجام می‌دهید. محتوای صوتی کمک می‌کند از این لحظه‌ها برای شنیدن، اندیشیدن و آشنایی با موضوعات تازه بهره ببرید.
◷
یادگیری در دل روزمرگی
از زمان رفت‌وآمد، پیاده‌روی یا استراحت برای شنیدن محتوای مفید استفاده کنید؛ بدون آنکه همیشه به کتاب چاپی یا صفحه نمایش نیاز داشته باشید.
◎
تجربه‌ای شنیداری و دلنشین
با روایت صوتی، توضیحات گفتاری و فضای شنیداری هر محتوا همراه شوید و متناسب با سلیقه خود، شیوه تازه‌ای برای دریافت مطالب تجربه کنید.
✦
گسترش دانش و دیدگاه
با موضوعات متنوع آشنا شوید، ایده‌های تازه کشف کنید و فرصت بیشتری برای یادگیری مستمر و پرورش کنجکاوی خود بسازید.
♫
همراه با سبک زندگی شما
محتوای صوتی را متناسب با برنامه روزانه خود انتخاب کنید و در زمان مناسب، شنیدن را به بخشی از عادت‌های شخصی‌تان تبدیل کنید.
کتاب صوتی یا پادکست؟
کتاب صوتی
راهی برای همراه شدن با محتوای یک کتاب از طریق شنیدن. بسته به اثر، می‌توانید داستان‌ها، آموزش‌ها، مفاهیم تخصصی یا مطالب کاربردی را در قالب روایت و بیان صوتی دنبال کنید.
مناسب برای شنیدن و مرور محتوای کتاب‌ها
پادکست آموزشی
فرصتی برای دنبال کردن موضوعات مشخص در قالب گفت‌وگو، روایت، توضیح آموزشی یا مجموعه‌ای از قسمت‌های صوتی؛ مناسب برای کشف ایده‌ها و آشنایی با دیدگاه‌های گوناگون.
مناسب برای یادگیری موضوعی و شنیدن دیدگاه‌های تازه
هر جا که هستید، شنیدن را آغاز کنید
با دستگاه مناسب خود، محتوای صوتی را به آسانی دنبال کنید.
▯
گوشی هوشمند
اندروید و آیفون
▣
تبلت
برای شنیدن و دنبال کردن محتوا
▤
رایانه و لپ‌تاپ
با پخش‌کننده صوتی سازگار
♫
هدفون و بلندگو
برای شنیدن متناسب با محیط
چطور از تجربه شنیدن بیشتر بهره ببریم؟
✦ زمان مناسبی برای شنیدن انتخاب کنید؛ زمانی که بتوانید با آرامش به محتوا توجه داشته باشید.
✦ برای مطالب آموزشی، نکته‌های مهم را یادداشت کنید یا پس از پایان شنیدن، آن‌ها را مرور کنید.
✦ اگر محتوا طولانی است، آن را در چند نوبت دنبال کنید تا فرصت بیشتری برای درک و مرور داشته باشید.
✦ هنگام رانندگی یا انجام کارهای نیازمند تمرکز، ایمنی را در اولویت قرار دهید و از شیوه شنیدنی استفاده کنید که حواس شما را مختل نکند.
هر شنیدن، فرصتی برای کشف است
با کتاب‌های صوتی و پادکست‌های آموزشی، دنیای تازه‌ای از ایده‌ها، روایت‌ها و آموختنی‌ها را به لحظه‌های خود اضافه کنید.
کشف محصولات بیشتر در اکسپرس ۲۴
express24.ir
امکانات پخش، ادامه شنیدن و دسترسی آفلاین به نوع فایل، دستگاه و نرم‌افزار مورد استفاده بستگی دارد.
AUDIO PREVIEW
قبل از انتخاب، گوش کنید!
بخشی از سبک محتوای محصولات صوتی ما را بشنوید و با فضای آن آشنا شوید.
♫
نمونه صوتی از سبک محصولات صوتی ما
پیش‌نمایش کوتاهی از سبک پادکست های صوتی محصولات ما
پخش آنلاین
برای تجربه بهتر، می‌توانید از هدفون استفاده کنید.
تگ‌ها: MCMC در R آمار بیزی تحلیل MCMC تشخیص همگرایی تشخیص همگرایی MCMC روش‌های آماری شاخص Geweke مدل‌های بیزی نرم‌افزار آماری نمونه‌گیری مارکوف

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.