اکسپرس 24
کتاب نمونه‌گیری ایمن و کارآمد: الگوریتم‌های MCMC برای مدل‌های پویا

کتاب نمونه‌گیری ایمن و کارآمد: الگوریتم‌های MCMC برای مدل‌های پویا

تگ‌ها: آمار بیزی الگوریتم‌های MCMC تحلیل آماری روش‌های نمونه‌گیری مارکوف چین مدل‌سازی آماری مدل‌های پویا مونت کارلو نمونه‌گیری آماری نمونه‌گیری ایمن

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 نمونه‌گیری ایمن و کارآمد: الگوریتم‌های MCMC برای مدل‌های پویا

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

موضوع میانی: پشتیبانی از انواع الگوریتم‌های MCMC

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های پویا و نیاز به نمونه‌گیری
  • 2. مفاهیم کلیدی در مدل‌های پویا
  • 3. معرفی روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 4. چرایی استفاده از MCMC در مدل‌های پویا
  • 5. اصول پایه‌ای زنجیره‌های مارکوف
  • 6. فضا حالت و انتقال در زنجیره مارکوف
  • 7. توزیع پایدار و مفهوم تعادل در زنجیره مارکوف
  • 8. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 9. مشکلات نمونه‌گیری مستقیم از توزیع‌های پسین
  • 10. ایده اصلی MCMC: ساخت زنجیره با توزیع پایدار مطلوب
  • 11. الگوریتم Metropolis-Hastings: گام اول
  • 12. تابع پیشنهاد (Proposal Distribution) در Metropolis-Hastings
  • 13. تابع نسبت پذیرش (Acceptance Ratio)
  • 14. نحوه تولید نمونه‌های جدید در Metropolis-Hastings
  • 15. الگوریتم Metropolis-Hastings: جزئیات پیاده‌سازی
  • 16. انتخاب تابع پیشنهاد مناسب
  • 17. اهمیت تابع پیشنهاد متقارن و نامتقارن
  • 18. نکات عملی در پیاده‌سازی Metropolis-Hastings
  • 19. الگوریتم گیبس (Gibbs Sampling): گام دوم
  • 20. ایده اصلی گیبس: نمونه‌گیری شرطی
  • 21. شرایط لازم برای استفاده از گیبس
  • 22. نحوه اجرای الگوریتم گیبس
  • 23. مزایا و معایب گیبس نسبت به Metropolis-Hastings
  • 24. ترکیب Metropolis-Hastings و گیبس
  • 25. نمونه‌گیری از توزیع‌های چندمتغیره با گیبس
  • 26. نکات مهم در انتخاب متغیرهای شرطی برای گیبس
  • 27. تأثیر ترتیب متغیرها در گیبس
  • 28. مبانی نظری MCMC برای مدل‌های پویا
  • 29. مدل‌های سری زمانی پویا: معرفی
  • 30. مدل‌های رگرسیون پویا
  • 31. مدل‌های حالت-فضا (State-Space Models)
  • 32. معرفی مدل‌های با حالت پنهان (Hidden Markov Models)
  • 33. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی
  • 34. نمونه‌گیری از پارامترهای مدل‌های پویا
  • 35. مدل‌های خطی پویا و MCMC
  • 36. مدل‌های غیرخطی پویا و چالش‌های MCMC
  • 37. مدل‌های رگرسیون پویا با پارامترهای متغیر در زمان
  • 38. پیاده‌سازی MCMC برای مدل‌های رگرسیون پویا
  • 39. ارزیابی کیفیت نمونه‌های تولید شده
  • 40. مفهوم همگرایی (Convergence) در MCMC
  • 41. روش‌های تشخیص همگرایی: نمودارهای سری زمانی
  • 42. روش‌های تشخیص همگرایی: آماره‌های گلمن-روبین (Gelman-Rubin)
  • 43. روش‌های تشخیص همگرایی: نمودارهای خودهمبستگی (Autocorrelation Plots)
  • 44. روش‌های تشخیص همگرایی: آماره‌های دیگر
  • 45. اهمیت طول عمر زنجیره (Chain Length)
  • 46. تعداد تکرارها (Iterations) و burn-in
  • 47. نمونه‌گیری از توزیع‌های پسین در مدل‌های پویا
  • 48. توزیع پسین پارامترهای مدل‌های پویا
  • 49. نمونه‌گیری از توزیع پسین توابع پیچیده
  • 50. توزیع‌های پسین پیش‌بینی (Predictive Distributions)
  • 51. کاربرد MCMC در استنتاج آماری مدل‌های پویا
  • 52. برآورد پارامترهای مدل‌های پویا با MCMC
  • 53. محاسبه فواصل اطمینان با MCMC
  • 54. مقایسه مدل‌های پویا با استفاده از MCMC
  • 55. ارزیابی مدل با داده‌های جدید
  • 56. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 57. بهبود تابع پیشنهاد در Metropolis-Hastings
  • 58. تکنیک‌های تسریع همگرایی
  • 59. نمونه‌گیری با اهمیت (Importance Sampling) و ارتباط با MCMC
  • 60. نمونه‌گیری با اهمیت تکراری (Resampling)
  • 61. تکنیک‌های موازی‌سازی در MCMC
  • 62. الگوریتم‌های MCMC پیشرفته برای مدل‌های پویا
  • 63. نمونه‌گیری از مدل‌های با ابعاد بالا
  • 64. مدل‌های سلسله‌مراتبی پویا و MCMC
  • 65. کاربرد MCMC در مدل‌های حالت-فضای پیچیده
  • 66. مدل‌های پویا برای داده‌های حجیم
  • 67. نمونه‌گیری از مدل‌های شبکه پویا
  • 68. مدل‌های پویا برای داده‌های مکانی-زمانی
  • 69. کاربرد MCMC در مدل‌های بیزی پویا
  • 70. نظریه پیشرفته MCMC
  • 71. انواع دیگر الگوریتم‌های MCMC
  • 72. سلسله‌های مارکوف با زمان پیوسته
  • 73. روش‌های MCMC مبتنی بر گرادیان
  • 74. الگوریتم‌های MCMC واگرا (Divergent MCMC)
  • 75. بررسی الگوریتم‌های Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 76. مقدمه‌ای بر HMC
  • 77. نحوه عملکرد HMC
  • 78. مزایای HMC برای مدل‌های پویا
  • 79. پیاده‌سازی HMC
  • 80. مدل‌های مورد استفاده در HMC
  • 81. مقایسه HMC با Metropolis-Hastings و گیبس
  • 82. کاربرد HMC در مدل‌های پویا و پیچیده
  • 83. بررسی الگوریتم‌های نمونه‌گیری با زنجیره موازی (Parallel Tempering)
  • 84. مفهوم دما در Parallel Tempering
  • 85. نحوه تبادل بین زنجیره‌ها
  • 86. مزایای Parallel Tempering
  • 87. کاربرد Parallel Tempering در مدل‌های پویا
  • 88. بررسی الگوریتم‌های نمونه‌گیری مبتنی بر توزیع‌های کمکی (Auxiliary Mixture Sampling)
  • 89. مفهوم توزیع‌های کمکی
  • 90. نحوه استفاده از توزیع‌های کمکی
  • 91. کاربرد در مدل‌های پویا
  • 92. کاربرد MCMC در حوزه‌های مختلف
  • 93. مدل‌سازی اقتصادسنجی پویا با MCMC
  • 94. کاربرد در علوم زیستی و پزشکی
  • 95. مدل‌سازی در علوم اجتماعی و رفتاری
  • 96. کاربرد MCMC در پردازش تصویر پویا
  • 97. مدل‌سازی آب و هوا و محیط زیست
  • 98. مدل‌سازی مالی پویا
  • 99. مطالعات موردی و مثال‌های عملی
  • 100. نمونه‌گیری از مدل یک رگرسیون پویا ساده

📚 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.