اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع MCMC برای مدل‌های خطی تعمیم‌یافته

کتاب آموزش جامع MCMC برای مدل‌های خطی تعمیم‌یافته

تگ‌ها: GLM MCMC در R آمار بیزی آموزش MCMC استنتاج آماری تحلیل داده دوره آمار مدل خطی تعمیم یافته مدل‌های بیزی نمونه‌گیری مونت‌کارلو

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 آموزش جامع MCMC برای مدل‌های خطی تعمیم‌یافته

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

موضوع میانی: استنتاج مبتنی بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 2. مفاهیم پایه زنجیره مارکوف
  • 3. فرآیندهای مارکوف و فضای حالت
  • 4. توزیع‌های احتمال و متغیرهای تصادفی
  • 5. توزیع‌های پیشین و پسین در آمار بیزی
  • 6. مفهوم تابع درست‌نمایی (Likelihood Function)
  • 7. فرآیند نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
  • 8. چالش‌های نمونه‌برداری مستقیم
  • 9. نیاز به روش‌های تقریبی
  • 10. معرفی MCMC به عنوان راه حل
  • 11. الگوریتم‌های MCMC: کلیات
  • 12. ماتریس انتقال در زنجیره‌های مارکوف
  • 13. تعادل در توزیع‌های مارکوف
  • 14. شرط اتصال قوی و ایستا بودن زنجیره
  • 15. ارزیابی همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 16. معیارهای تشخیص همگرایی
  • 17. روش‌های بصری برای ارزیابی همگرایی
  • 18. تکنیک‌های پس‌پردازش نتایج MCMC
  • 19. حذف دوران اولیه (Burn-in)
  • 20. نمونه‌برداری مستقل و وابسته
  • 21. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 22. مفهوم تابع کاندید (Proposal Distribution)
  • 23. قانون پذیرش در Metropolis-Hastings
  • 24. انتخاب تابع کاندید مناسب
  • 25. تنظیم پارامتر گام (Step Size)
  • 26. مثال‌های کاربردی Metropolis-Hastings
  • 27. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 28. نمونه‌گیری از توزیع‌های شرطی
  • 29. مزایای نمونه‌گیری گیبس
  • 30. محدودیت‌های نمونه‌گیری گیبس
  • 31. کاربرد گیبس در مدل‌های بیزی
  • 32. ترکیب Metropolis-Hastings و Gibbs
  • 33. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs): مقدمه
  • 34. رابطه بین متغیرهای پیش‌بین و پاسخ
  • 35. تابع پیوند (Link Function)
  • 36. توزیع‌های خروجی در GLMs
  • 37. مدل رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • 38. تفسیر ضرایب در مدل لجستیک
  • 39. کاربرد MCMC در مدل لجستیک
  • 40. مدل رگرسیون پواسون (Poisson Regression)
  • 41. کاربرد MCMC در مدل پواسون
  • 42. مدل رگرسیون گاما (Gamma Regression)
  • 43. کاربرد MCMC در مدل گاما
  • 44. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 45. تعریف توزیع پیشین برای پارامترها
  • 46. استفاده از MCMC برای استنتاج پارامترها
  • 47. پیاده‌سازی MCMC در نرم‌افزارهای آماری
  • 48. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی R
  • 49. بسته‌های آماری مرتبط با MCMC در R
  • 50. مثال عملی: مدل لجستیک بیزی با R
  • 51. مثال عملی: مدل پواسون بیزی با R
  • 52. مثال عملی: مدل گاما بیزی با R
  • 53. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون
  • 54. کتابخانه‌های MCMC در پایتون (PyMC, Stan)
  • 55. مثال عملی: مدل لجستیک بیزی با PyMC
  • 56. مثال عملی: مدل پواسون بیزی با PyMC
  • 57. مثال عملی: مدل گاما بیزی با PyMC
  • 58. ارزیابی و مقایسه مدل‌های MCMC
  • 59. معیارهای اطلاعاتی (AIC, BIC)
  • 60. معیارهای بیزی (DIC, WAIC)
  • 61. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 62. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 63. مدل‌سازی سری‌های زمانی با MCMC
  • 64. مدل‌های ARIMA بیزی
  • 65. مدل‌های حالت-فضا (State-Space Models) بیزی
  • 66. کاربرد MCMC در مدل‌های حالت-فضا
  • 67. مدل‌سازی داده‌های سلسله مراتبی با MCMC
  • 68. مفاهیم مدل‌های سلسله مراتبی
  • 69. کاربرد MCMC در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 70. تحلیل بقا (Survival Analysis) بیزی
  • 71. مدل‌های کاکس (Cox Models) بیزی
  • 72. کاربرد MCMC در تحلیل بقا
  • 73. مدل‌سازی داده‌های مکانی با MCMC
  • 74. مدل‌های رگرسیون مکانی بیزی
  • 75. کاربرد MCMC در تحلیل مکانی
  • 76. ملاحظات محاسباتی در MCMC
  • 77. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 78. استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 79. روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 80. نمونه‌گیری با اهمیت (Importance Sampling)
  • 81. نمونه‌گیری از طریق ری‌وزامپلینگ (Resampling)
  • 82. روش‌های MCMC مبتنی بر گرادیان
  • 83. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 84. شبکه‌های عصبی بیزی
  • 85. مدل‌های گرافیکی بیزی (BBNs)
  • 86. استنتاج در مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 87. مباحث پیشرفته در MCMC
  • 88. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 89. تکنیک‌های شتاب‌دهنده همگرایی
  • 90. ارزیابی عدم قطعیت در مدل‌ها
  • 91. کاربردهای صنعتی MCMC
  • 92. تصمیم‌گیری مبتنی بر مدل‌های بیزی
  • 93. تحلیل ریسک با MCMC
  • 94. شبیه‌سازی فرآیندهای پیچیده
  • 95. آینده پژوهی در روش‌های MCMC

📚 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.