اکسپرس 24
کتاب کاربرد MCMC در تخمین پارامترهای مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی

کتاب کاربرد MCMC در تخمین پارامترهای مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی

تگ‌ها: Bayesian GLM GLM MCMC آمار بیزی استنتاج بیزی بیزین تخمین پارامتر مدل خطی تعمیم یافته نمونه‌گیری مارکوف

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد MCMC در تخمین پارامترهای مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی

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

موضوع میانی: مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی (Bayesian Generalized Linear Models)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 2. اصول استنتاج بیزی و قضیه بیز
  • 3. مفهوم پیشین، درست‌نمایی و پسین
  • 4. چگالی‌های احتمال شرطی و حاشیه‌ای
  • 5. انتگرال‌گیری بیزی و چالش‌های آن
  • 6. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 7. نیاز به روش‌های MCMC در آمار بیزی
  • 8. مفهوم فضای حالت و زنجیره مارکوف
  • 9. خواص زنجیره‌های مارکوف و حالت پایدار
  • 10. الگوریتم‌های MCMC: جعبه‌ابزار کلی
  • 11. الگوریتم نمونه‌برداری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 12. مراحل پیاده‌سازی نمونه‌گیری گیبس
  • 13. مثال‌های کاربردی نمونه‌گیری گیبس
  • 14. الگوریتم متروپولیس-هستینگز (Metropolis-Hastings)
  • 15. مفهوم تابع پیشنهاد و نرخ پذیرش
  • 16. پیاده‌سازی الگوریتم متروپولیس-هستینگز
  • 17. مقایسه گیبس و متروپولیس-هستینگز
  • 18. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 19. همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 20. معیارهای ارزیابی همگرایی (Trace Plots, Autocorrelation)
  • 21. تکنیک‌های مختلف برای تشخیص همگرایی
  • 22. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 23. استفاده از چند زنجیره برای ارزیابی همگرایی
  • 24. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 25. ساختار مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 26. تابع پیوند (Link Function)
  • 27. توزیع‌های احتمال در GLM
  • 28. مثال: رگرسیون لجستیک
  • 29. مثال: رگرسیون پواسون
  • 30. مثال: رگرسیون گاما
  • 31. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 32. ترکیب استنتاج بیزی با GLM
  • 33. تعیین توزیع‌های پیشین برای پارامترهای GLM
  • 34. پیاده‌سازی MCMC برای GLM بیزی
  • 35. نمونه‌گیری گیبس برای GLM بیزی
  • 36. متروپولیس-هستینگز برای GLM بیزی
  • 37. کاربرد MCMC در تخمین پارامترهای رگرسیون لجستیک بیزی
  • 38. کاربرد MCMC در تخمین پارامترهای رگرسیون پواسون بیزی
  • 39. کاربرد MCMC در تخمین پارامترهای رگرسیون گاما بیزی
  • 40. ارزیابی مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 41. شاخص‌های ارزیابی مدل (DIC, WAIC)
  • 42. اعتبارسنجی متقابل بیزی
  • 43. تجسم نتایج MCMC
  • 44. رسم نمودارهای پسین برای پارامترها
  • 45. محاسبه فواصل اطمینان بیزی (Credible Intervals)
  • 46. تحلیل حساسیت به توزیع‌های پیشین
  • 47. اهمیت انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 48. تأثیر توزیع پیشین بر نتایج
  • 49. روش‌های انتخاب توزیع پیشین غیرمطلع (Non-informative Priors)
  • 50. روش‌های انتخاب توزیع پیشین مطلع (Informative Priors)
  • 51. کاربرد MCMC در مدل‌های سلسله‌مراتبی بیزی
  • 52. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 53. ساختار مدل‌های سلسله‌مراتبی بیزی
  • 54. پیاده‌سازی MCMC برای مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 55. مثال: مدل‌های لجستیک سلسله‌مراتبی
  • 56. مثال: مدل‌های پواسون سلسله‌مراتبی
  • 57. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 58. نمونه‌گیری با نمونه‌گیری مهم (Importance Sampling)
  • 59. تکنیک‌های پیشرفته MCMC
  • 60. الگوریتم‌های MCMC مبتنی بر گرادیان (Hamiltonian Monte Carlo)
  • 61. مقدمه‌ای بر Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 62. مزایای HMC نسبت به MCMC سنتی
  • 63. پیاده‌سازی HMC با استفاده از کتابخانه‌های موجود
  • 64. مقدمه‌ای بر کتابخانه Stan
  • 65. استفاده از Stan برای مدل‌های GLM بیزی
  • 66. انطباق مدل‌های GLM با چارچوب اسلامی
  • 67. مدل‌سازی داده‌های اقتصادی با رویکرد اسلامی
  • 68. کاربرد در بیمه اتکایی اسلامی
  • 69. کاربرد در پیش‌بینی ریسک اعتباری اسلامی
  • 70. مدل‌سازی داده‌های بهداشتی با تأکید بر سلامت خانواده
  • 71. کاربرد در تحلیل عوامل مؤثر بر سلامت جامعه
  • 72. مدل‌سازی داده‌های آموزشی و سنجش اثربخشی دوره‌ها
  • 73. ارزیابی و بهبود فرآیندهای آموزشی با رویکرد بیزی
  • 74. مدل‌سازی داده‌های اجتماعی و فرهنگی
  • 75. تحلیل الگوهای مصرف با رویکرد اسلامی
  • 76. مدل‌سازی پدیده‌های اجتماعی با حفظ ارزش‌های خانواده
  • 77. کاربرد در مطالعات جمعیت‌شناختی با رویکرد اسلامی
  • 78. مدل‌سازی داده‌های مربوط به سبک زندگی
  • 79. تحلیل عوامل مؤثر بر رضایت شغلی در چارچوب خانواده
  • 80. مدل‌سازی داده‌های مربوط به تعاملات اجتماعی
  • 81. کاربرد در تحلیل شبکه‌های اجتماعی با رویکرد اسلامی
  • 82. مدل‌سازی داده‌های مربوط به مشارکت اجتماعی
  • 83. ارزیابی و تفسیر نتایج در بستر فرهنگی-اجتماعی ایران
  • 84. تأکید بر منافع ملی در تحلیل‌های آماری
  • 85. رعایت اصول اخلاقی در تحلیل داده‌ها
  • 86. ملاحظات شرعی در تحلیل داده‌های حساس
  • 87. استفاده از روش‌های آماری برای حل مسائل روزمره
  • 88. تخمین پارامترهای مدل‌های آماری با رویکرد بیزی
  • 89. کاربرد در تصمیم‌گیری‌های خرد و کلان
  • 90. مقدمه‌ای بر نرم‌افزارهای آماری برای MCMC
  • 91. مروری بر کتابخانه‌های پایتون (PyMC3, ArviZ)
  • 92. مروری بر نرم‌افزارهای آماری (R packages)
  • 93. تمرین عملی: پیاده‌سازی یک مدل GLM بیزی ساده
  • 94. تمرین عملی: ارزیابی همگرایی و تفسیر نتایج
  • 95. تمرین عملی: مقایسه نتایج با روش‌های کلاسیک
  • 96. پروژه پایانی: مدل‌سازی یک مسئله واقعی با MCMC
  • 97. انتخاب مسئله و تعریف مدل
  • 98. پیاده‌سازی، ارزیابی و تفسیر نتایج
  • 99. ارائه نتایج و پیشنهادات
  • 100. کاربرد MCMC در تحقیقات علمی سازگار با ارزش‌های اسلامی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.