اکسپرس 24
کتاب توزیع پسین: از فرض تا نتیجه

کتاب توزیع پسین: از فرض تا نتیجه

تگ‌ها: MCMC آمار بیزی احتمالات استنتاج بیزی توزیع پسین فرضیه مدل بیزی مونت کارلو مارکوف نتیجه نمونه‌گیری

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 توزیع پسین: از فرض تا نتیجه

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

موضوع میانی: توزیع پسین (Posterior Distribution)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی احتمال و فضای نمونه
  • 2. قوانین احتمال پایه
  • 3. احتمال شرطی و استقلال
  • 4. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 5. متغیرهای تصادفی گسسته و توزیع‌های آن‌ها
  • 6. امید ریاضی و واریانس متغیرهای گسسته
  • 7. توزیع دوجمله‌ای و کاربردهای آن
  • 8. توزیع پواسون و کاربردهای آن
  • 9. توزیع هندسی و توزیع فوق هندسی
  • 10. متغیرهای تصادفی پیوسته و توابع چگالی احتمال
  • 11. امید ریاضی و واریانس متغیرهای پیوسته
  • 12. توزیع یکنواخت پیوسته
  • 13. توزیع نرمال و خواص آن
  • 14. توزیع نمایی و کاربردهای آن
  • 15. توزیع گاما و توزیع بتا
  • 16. توزیع‌های چندمتغیره گسسته
  • 17. توزیع‌های چندمتغیره پیوسته
  • 18. همبستگی و کوواریانس
  • 19. توزیع‌های حاشیه‌ای و شرطی
  • 20. مفهوم حد مرکزی
  • 21. روش‌های تقریبی برای توزیع‌های نمونه‌گیری
  • 22. توزیع‌های آماری نمونه‌گیری
  • 23. آمار ترتیبی و توزیع‌های مرتبط
  • 24. مقدمه‌ای بر استنباط آماری
  • 25. برآوردگرهای نقطه‌ای و خواص آن‌ها
  • 26. روش گشتاور برای برآورد
  • 27. روش درستنمایی بیشینه (MLE)
  • 28. خواص درستنمایی بیشینه
  • 29. برآورد فاصله‌ای و فواصل اطمینان
  • 30. فواصل اطمینان برای میانگین (واریانس معلوم)
  • 31. فواصل اطمینان برای میانگین (واریانس نامعلوم)
  • 32. فواصل اطمینان برای واریانس
  • 33. فواصل اطمینان برای نسبت‌ها
  • 34. آزمون فرض آماری: اصول پایه
  • 35. خطاهای نوع اول و دوم
  • 36. قدرت آزمون
  • 37. آزمون فرض برای میانگین (واریانس معلوم)
  • 38. آزمون فرض برای میانگین (واریانس نامعلوم)
  • 39. آزمون فرض برای واریانس
  • 40. آزمون فرض برای نسبت‌ها
  • 41. آزمون نسبت درستنمایی
  • 42. آزمون‌های ناپارامتری: مقدمه
  • 43. آزمون رتبه علامت ویلکاکسون
  • 44. آزمون من-ویتنی یو
  • 45. آزمون کروسکال-والیس
  • 46. آزمون دورن
  • 47. آزمون کلوموگروف-اسمیرنوف
  • 48. آزمون چی‌دو برای نیکویی برازش
  • 49. آزمون چی‌دو برای استقلال
  • 50. تحلیل واریانس یک‌طرفه (ANOVA)
  • 51. تحلیل واریانس دوطرفه (ANOVA)
  • 52. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی ساده
  • 53. برآورد پارامترهای رگرسیون خطی
  • 54. آزمون فرض در رگرسیون خطی
  • 55. فواصل اطمینان در رگرسیون خطی
  • 56. پیش‌بینی در رگرسیون خطی
  • 57. رگرسیون خطی چندگانه
  • 58. انتخاب مدل در رگرسیون
  • 59. مفاهیم توزیع پسین
  • 60. قضیه بیز و توزیع پسین
  • 61. توزیع‌های پیشین و توزیع‌های پسین
  • 62. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 63. توزیع‌های پیشین ضعیف و غیرمطلع
  • 64. توزیع‌های پیشین قوی و مطلع
  • 65. توزیع‌های پیشین مزدوج
  • 66. فواصل اطمینان بیزی
  • 67. آزمون فرض بیزی
  • 68. شبیه‌سازی مونت کارلو در استنباط بیزی
  • 69. مقدمه‌ای بر روش‌های زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 70. الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 71. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 72. ارزیابی همگرایی در MCMC
  • 73. کاربرد MCMC در مدل‌های پیچیده
  • 74. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 75. مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 76. مدل‌های رگرسیون پواسون
  • 77. کاربرد GLM در تحلیل داده‌های زیست‌محیطی
  • 78. کاربرد GLM در تحلیل داده‌های اقتصادی
  • 79. کاربرد GLM در تحلیل داده‌های پزشکی
  • 80. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی
  • 81. مدل‌های ARIMA
  • 82. مدل‌های GARCH
  • 83. کاربرد مدل‌های سری زمانی در پیش‌بینی
  • 84. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های اکتشافی (EDA)
  • 85. تجسم داده‌ها و کشف الگوها
  • 86. شناسایی داده‌های پرت (Outliers)
  • 87. روش‌های کاهش بعد
  • 88. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 89. تحلیل عاملی
  • 90. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین آماری
  • 91. دسته‌بندی و رگرسیون با روش‌های آماری
  • 92. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل
  • 93. کاربرد توزیع پسین در مدل‌سازی آماری پیشرفته
  • 94. روش‌های بایزی برای داده‌های حجیم

📚 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.