MAPress
کتاب روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف در آمار بیزی: پشتیبانی از انواع توزیع‌ها و مدل‌ها

کتاب روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف در آمار بیزی: پشتیبانی از انواع توزیع‌ها و مدل‌ها

تگ‌ها: MCMC آمار بیزی استنتاج بیزی توزیع‌های آماری روش‌های عددی در آمار روش‌های نمونه‌گیری کاربرد آمار بیزی مدل‌های آماری نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف در آمار بیزی: پشتیبانی از انواع توزیع‌ها و مدل‌ها

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

موضوع میانی: پشتیبانی از انواع توزیع‌ها و مدل‌ها

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر آمار بیزی و نیاز به روش‌های نمونه‌گیری
  • 2. مبانی زنجیره‌های مارکوف و فرایندهای تصادفی
  • 3. مفهوم فضای حالت و انتقال در زنجیره‌های مارکوف
  • 4. تعریف و ویژگی‌های توزیع پایدار در زنجیره‌های مارکوف
  • 5. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های مونت‌کارلو مارکوف (MCMC)
  • 6. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 7. اصول و کاربردهای نمونه‌گیری گیبس
  • 8. مثال‌های عملی از نمونه‌گیری گیبس در مدل‌های آماری
  • 9. الگوریتم متروپلیس-هستینگز (Metropolis-Hastings)
  • 10. مراحل اجرایی الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 11. انتخاب تابع پیشنهاد (Proposal Distribution) در متروپلیس-هستینگز
  • 12. مفهوم نسبت پذیرش (Acceptance Ratio)
  • 13. مثال‌های کاربردی از متروپلیس-هستینگز
  • 14. مقایسه نمونه‌گیری گیبس و متروپلیس-هستینگز
  • 15. تشخیص همگرایی در الگوریتم‌های MCMC
  • 16. معیارهای بصری برای تشخیص همگرایی (نمودارهای Trace)
  • 17. معیارهای کمی برای تشخیص همگرایی (R-hat، MCSE)
  • 18. اهمیت همگرایی در استنتاج آماری بیزی
  • 19. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده و چندوجهی
  • 20. تکنیک‌های بهبود کارایی MCMC
  • 21. نمونه‌گیری از توزیع‌های شرطی (Conditional Sampling)
  • 22. نمونه‌گیری از توزیع‌های حاشیه‌ای (Marginal Sampling)
  • 23. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی (Bayesian GLMs)
  • 24. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی بیزی
  • 25. مدل‌های سلسله‌مراتبی بیزی (Bayesian Hierarchical Models)
  • 26. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی با MCMC
  • 27. مدل‌های فضای حالت بیزی (Bayesian State-Space Models)
  • 28. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 29. شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks) و استنتاج بیزی
  • 30. کاربرد MCMC در استنتاج تقریبی شبکه‌های بیزی
  • 31. مدل‌های گرافیکی بیزی (Bayesian Graphical Models)
  • 32. استنتاج در مدل‌های گرافیکی با MCMC
  • 33. مدل‌سازی توزیع‌های نرمال چندمتغیره بیزی
  • 34. کاربرد MCMC برای تخمین پارامترهای نرمال چندمتغیره
  • 35. مدل‌سازی توزیع‌های بتا-دوجمله‌ای بیزی
  • 36. کاربرد MCMC در مدل‌های ترکیبی بیزی
  • 37. مدل‌سازی توزیع‌های پواسون بیزی
  • 38. کاربرد MCMC در مدل‌های شمارشی بیزی
  • 39. مدل‌سازی توزیع‌های نمایی بیزی
  • 40. کاربرد MCMC در مدل‌های بقا بیزی
  • 41. مدل‌سازی توزیع‌های گاما بیزی
  • 42. کاربرد MCMC در مدل‌های مقیاس بیزی
  • 43. مدل‌سازی توزیع‌های کاپا بیزی
  • 44. کاربرد MCMC در مدل‌های توزیع‌های سنگین دم بیزی
  • 45. مدل‌سازی توزیع‌های زیر-نمایی بیزی
  • 46. کاربرد MCMC در مدل‌های ناهمسانی واریانس ناهمگن بیزی
  • 47. مدل‌سازی توزیع‌های لجستیک بیزی
  • 48. کاربرد MCMC در مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
  • 49. مدل‌سازی توزیع‌های پروبیت بیزی
  • 50. کاربرد MCMC در مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
  • 51. مدل‌سازی توزیع‌های کای-دو بیزی
  • 52. کاربرد MCMC در تحلیل‌های آماری بیزی
  • 53. مدل‌سازی توزیع‌های t استیودنت بیزی
  • 54. کاربرد MCMC در مدل‌های داده‌های پرت بیزی
  • 55. مدل‌سازی توزیع‌های ناپایدار بیزی
  • 56. کاربرد MCMC در مدل‌های عدم قطعیت بیزی
  • 57. مدل‌سازی توزیع‌های مخلوط بیزی
  • 58. کاربرد MCMC در خوشه‌بندی بیزی
  • 59. مدل‌سازی توزیع‌های هندسی بیزی
  • 60. کاربرد MCMC در مدل‌های احتمال وقوع گسسته بیزی
  • 61. مدل‌سازی توزیع‌های دوجمله‌ای منفی بیزی
  • 62. کاربرد MCMC در مدل‌های توزیع‌های فراوانی بیزی
  • 63. مدل‌سازی توزیع‌های کاتگوری بیزی
  • 64. کاربرد MCMC در مدل‌های انتخاب گسسته بیزی
  • 65. مدل‌سازی توزیع‌های مارکوف پنهان بیزی
  • 66. کاربرد MCMC در مدل‌های پویای بیزی
  • 67. مدل‌سازی توزیع‌های گوسی چندجمله‌ای بیزی
  • 68. کاربرد MCMC در مدل‌های یادگیری ماشین بیزی
  • 69. مدل‌سازی توزیع‌های مخلوط پواسون بیزی
  • 70. کاربرد MCMC در مدل‌های داده‌های شمارشی با پراکندگی بالا بیزی
  • 71. مدل‌سازی توزیع‌های مخلوط دوجمله‌ای بیزی
  • 72. کاربرد MCMC در مدل‌های داده‌های دودویی با ساختار پیچیده بیزی
  • 73. مدل‌سازی توزیع‌های مخلوط گاما بیزی
  • 74. کاربرد MCMC در مدل‌های داده‌های پیوسته با توزیع‌های چندوجهی بیزی
  • 75. مدل‌سازی توزیع‌های مخلوط نرمال چندمتغیره بیزی
  • 76. کاربرد MCMC در مدل‌های ترکیبی داده‌های پیوسته بیزی
  • 77. مدل‌سازی توزیع‌های گوسین بیزی
  • 78. کاربرد MCMC در مدل‌های رگرسیون بیزی
  • 79. مدل‌سازی توزیع‌های گوسین چندمتغیره بیزی
  • 80. کاربرد MCMC در مدل‌های تحلیل عاملی بیزی
  • 81. مدل‌سازی توزیع‌های گوسین با ناهمگونی واریانس بیزی
  • 82. کاربرد MCMC در مدل‌های رگرسیون با واریانس ناهمگن بیزی
  • 83. مدل‌سازی توزیع‌های گوسین با ناهمسانی واریانس بیزی
  • 84. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی با ناهمسانی واریانس بیزی
  • 85. مدل‌سازی توزیع‌های گوسین با وابستگی مکانی بیزی
  • 86. کاربرد MCMC در مدل‌های آماری فضایی بیزی
  • 87. مدل‌سازی توزیع‌های گوسین با وابستگی زمانی بیزی
  • 88. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 89. مدل‌سازی توزیع‌های گوسین با ساختار خودهمبستگی بیزی
  • 90. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی با خودهمبستگی بیزی
  • 91. مدل‌سازی توزیع‌های گوسین با ساختار خودرگرسیون بیزی
  • 92. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی با خودرگرسیون بیزی
  • 93. مدل‌سازی توزیع‌های گوسین با ساختار میانگین متحرک بیزی
  • 94. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی با میانگین متحرک بیزی
  • 95. مدل‌سازی توزیع‌های گوسین با ساختار ARMA بیزی
  • 96. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی با ARMA بیزی
  • 97. مدل‌سازی توزیع‌های گوسین با ساختار ARIMA بیزی
  • 98. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی با ARIMA بیزی
  • 99. مدل‌سازی توزیع‌های گوسین با ساختار GARCH بیزی
  • 100. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی با GARCH بیزی

📚 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.