کتاب تشخیص سریع و دقیق همگرایی MCMC با ابزار Geweke

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 تشخیص سریع و دقیق همگرایی MCMC با ابزار Geweke

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

موضوع میانی: Geweke Diagnostic

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 2. مبانی نظری MCMC
  • 3. انواع الگوریتم‌های MCMC
  • 4. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 5. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 6. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MCMC در پایتون
  • 7. مفاهیم اساسی همگرایی در MCMC
  • 8. اهمیت تشخیص همگرایی
  • 9. روش‌های بصری برای ارزیابی همگرایی
  • 10. نمودارهای سری زمانی (Trace Plots)
  • 11. نمودارهای تابع چگالی احتمال (Density Plots)
  • 12. نمودارهای خودهمبستگی (Autocorrelation Plots)
  • 13. روش‌های آماری برای ارزیابی همگرایی
  • 14. معیار Geweke
  • 15. مبانی معیار Geweke
  • 16. محاسبه آماره Geweke
  • 17. تفسیر نتایج معیار Geweke
  • 18. پیاده‌سازی معیار Geweke در پایتون
  • 19. کاربرد معیار Geweke در مدل‌های آماری
  • 20. تشخیص همگرایی در مدل‌های رگرسیون خطی با MCMC
  • 21. تشخیص همگرایی در مدل‌های رگرسیون لجستیک با MCMC
  • 22. تشخیص همگرایی در مدل‌های سری زمانی با MCMC
  • 23. تشخیص همگرایی در مدل‌های بیزی با MCMC
  • 24. ملاحظات عملی در استفاده از معیار Geweke
  • 25. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌های MCMC
  • 26. طول زنجیره و تعداد تکرارها
  • 27. نحوه انتخاب نقطه شروع (Burn-in)
  • 28. بررسی حساسیت به نقطه شروع
  • 29. اهمیت نمونه‌برداری مستقل
  • 30. روش‌های افزایش کارایی MCMC
  • 31. کاهش خودهمبستگی بین نمونه‌ها
  • 32. استفاده از متغیرهای کمکی (Auxiliary Variables)
  • 33. تکنیک‌های نمونه‌برداری چندگانه (Multiple Chains)
  • 34. مقایسه نتایج چندین زنجیره
  • 35. همگرایی از دیدگاه‌های مختلف
  • 36. همگرایی سراسری (Global Convergence)
  • 37. همگرایی محلی (Local Convergence)
  • 38. تفاوت همگرایی و اَرتِفاکت (Artifact)
  • 39. چالش‌های رایج در تشخیص همگرایی
  • 40. همگرایی کند (Slow Convergence)
  • 41. همگرایی چندوجهی (Multimodal Convergence)
  • 42. مسائل مربوط به توزیع‌های پیچیده
  • 43. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها پس از همگرایی
  • 44. برآورد پارامترها با استفاده از نمونه‌های همگرا
  • 45. محاسبه فواصل اطمینان بیزی
  • 46. ارزیابی عدم قطعیت پارامترها
  • 47. اعتبارسنجی مدل با استفاده از MCMC
  • 48. مقایسه مدل‌های مختلف
  • 49. تکنیک‌های پیشرفته‌تر در تشخیص همگرایی
  • 50. معیارهای مختلف همگرایی (R-hat, ESS)
  • 51. ارتباط معیار Geweke با سایر معیارها
  • 52. کاربرد MCMC در اقتصاد اسلامی
  • 53. مدل‌سازی ریسک در بازارهای مالی اسلامی
  • 54. تحلیل سبد سهام با رویکرد بیزی
  • 55. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 56. مدل‌سازی تکاملی با MCMC
  • 57. تحلیل داده‌های ژنتیکی با MCMC
  • 58. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 59. تحلیل داده‌های پیمایشی با MCMC
  • 60. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی با MCMC
  • 61. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 62. بهینه‌سازی با استفاده از MCMC
  • 63. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده با MCMC
  • 64. نرم‌افزارهای مرتبط با MCMC (Stan, PyMC3)
  • 65. مقدمه‌ای بر زبان Stan
  • 66. نوشتن مدل در Stan
  • 67. کامپایل و اجرای مدل‌های Stan
  • 68. مقدمه‌ای بر PyMC3
  • 69. نوشتن مدل در PyMC3
  • 70. اجرای مدل‌های PyMC3
  • 71. مقایسه Stan و PyMC3
  • 72. مثال‌های کاربردی از تشخیص همگرایی MCMC
  • 73. مطالعه موردی ۱: مدل رگرسیون خطی
  • 74. مطالعه موردی ۲: مدل بیزی سلسله‌مراتبی
  • 75. مطالعه موردی ۳: مدل سری زمانی ARIMA
  • 76. تحلیل خطاهای رایج در پیاده‌سازی MCMC
  • 77. راهکارهای اصلاح خطاهای همگرایی
  • 78. تمرین‌های عملی برای تشخیص همگرایی
  • 79. پروژه‌های تکمیلی در زمینه MCMC
  • 80. مروری بر آخرین پیشرفت‌ها در MCMC
  • 81. آینده MCMC و کاربردهای آن
  • 82. مبانی توزیع‌های پیشین و پسین در بیز
  • 83. قضیه بیز و اهمیت آن
  • 84. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 85. توزیع‌های پیشین غیرمطلع (Non-informative Priors)
  • 86. توزیع‌های پیشین مطلع (Informative Priors)
  • 87. توزیع‌های پیشین جِفت (Conjugate Priors)
  • 88. مفهوم تابع درست‌نمایی (Likelihood Function)
  • 89. مبانی استنتاج بیزی
  • 90. برآورد پارامترها در رویکرد بیزی
  • 91. محاسبه توزیع پسین
  • 92. نقش MCMC در استنتاج بیزی
  • 93. تفاوت رویکرد کلاسیک و بیزی
  • 94. مزایا و معایب رویکرد بیزی
  • 95. کاربرد MCMC در تشخیص انحرافات از الگوهای استاندارد
  • 96. تحلیل داده‌های پرت با MCMC
  • 97. شناسایی الگوهای غیرعادی در سری‌های زمانی
  • 98. کاربرد MCMC در مدل‌سازی احتمالاتی
  • 99. مدل‌های گرافیکی احتمالاتی
  • 100. شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)

📚 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.