کتاب چگونه مطمئن شویم MCMC به توزیع پسین همگرا شده است؟

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 چگونه مطمئن شویم MCMC به توزیع پسین همگرا شده است؟

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

موضوع میانی: Agnostic Convergence Diagnostics

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. آشنایی با روش‌های مونت‌کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 2. مبانی نظری MCMC
  • 3. کاربرد MCMC در مسائل آماری
  • 4. انواع الگوریتم‌های MCMC
  • 5. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 6. پیاده‌سازی Metropolis-Hastings
  • 7. الگوریتم نمونه‌گیری گیبز
  • 8. پیاده‌سازی نمونه‌گیری گیبز
  • 9. مزایا و معایب الگوریتم‌های MCMC
  • 10. مفهوم همگرایی در MCMC
  • 11. معیارهای ارزیابی همگرایی MCMC
  • 12. نمودارهای سری زمانی (Trace Plots)
  • 13. نمودارهای خودهمبستگی (Autocorrelation Plots)
  • 14. آزمون‌های رسمی همگرایی (Gelman-Rubin)
  • 15. تفسیر نتایج آزمون‌های همگرایی
  • 16. همگرایی به توزیع پسین (Posterior Distribution)
  • 17. اهمیت همگرایی در استنتاج آماری
  • 18. مشکلات رایج در همگرایی MCMC
  • 19. گیر افتادن در بهینه‌های محلی (Local Optima)
  • 20. مسائل مربوط به خودهمبستگی نمونه‌ها
  • 21. راهکارهای افزایش سرعت همگرایی
  • 22. استفاده از پیش‌شرط‌گذارها (Priors) مناسب
  • 23. تنظیم پارامترهای الگوریتم (Proposal Distribution)
  • 24. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 25. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs) با MCMC
  • 26. مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models) با MCMC
  • 27. مدل‌های بیزی برای سری‌های زمانی
  • 28. مدل‌های بیزی برای داده‌های فضایی
  • 29. مدل‌های بیزی برای داده‌های بقا
  • 30. مدل‌های بیزی برای تحلیل داده‌های گسسته
  • 31. مدل‌های بیزی برای شبکه‌های عصبی
  • 32. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 33. کاربرد MCMC در آمار بیزی
  • 34. کاربرد MCMC در علوم داده
  • 35. کاربرد MCMC در اقتصاد سنجی
  • 36. کاربرد MCMC در فیزیک آماری
  • 37. کاربرد MCMC در زیست‌شناسی محاسباتی
  • 38. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 39. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 40. کاربرد MCMC در علوم پزشکی
  • 41. نرم‌افزارهای رایج برای MCMC
  • 42. زبان برنامه‌نویسی R و بسته‌های MCMC
  • 43. بسته `rjags` در R
  • 44. بسته `rstan` در R
  • 45. بسته `nimble` در R
  • 46. زبان برنامه‌نویسی پایتون و بسته‌های MCMC
  • 47. کتابخانه `PyMC`
  • 48. کتابخانه `Stan` (از طریق `cmdstanpy`)
  • 49. کتابخانه `emcee`
  • 50. کتابخانه `arviz` برای تحلیل نتایج MCMC
  • 51. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 52. انتخاب فضای حالت (State Space) مناسب
  • 53. انتخاب توزیع پیش‌نهادی (Proposal Distribution)
  • 54. تنظیم گام (Step Size) در Metropolis-Hastings
  • 55. مدیریت زنجیره‌های متعدد (Multiple Chains)
  • 56. روش‌های کاهش خودهمبستگی
  • 57. نمونه‌گیری با وزن‌دهی مجدد (Resampling)
  • 58. مفهوم عرض مؤثر نمونه (Effective Sample Size - ESS)
  • 59. محاسبه ESS
  • 60. اهمیت ESS برای استنتاج
  • 61. روش‌های پیشرفته MCMC
  • 62. نمونه‌گیری از طریق ترموستاتیک (Thermostatic Sampling)
  • 63. نمونه‌گیری اهرمی (Hamiltonian Monte Carlo - HMC)
  • 64. پیاده‌سازی HMC
  • 65. مزایای HMC
  • 66. نمونه‌گیری از طریق پله‌های انرژی (Energy-Based Sampling)
  • 67. روش‌های MCMC مبتنی بر گرادیان
  • 68. روش‌های MCMC برای مدل‌های پویا
  • 69. روش‌های MCMC برای مدل‌های غیرپارامتیک
  • 70. روش‌های MCMC برای مدل‌های احتمالی گرافیکی
  • 71. روش‌های MCMC برای مسائل بهینه‌سازی
  • 72. روش‌های MCMC برای شبیه‌سازی‌های پیچیده
  • 73. بررسی حساسیت به پارامترهای مدل
  • 74. اعتبارسنجی مدل با داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 75. تشخیص توزیع پسین چندوجهی
  • 76. روش‌های تشخیص همگرایی برای توزیع‌های پیچیده
  • 77. تکنیک‌های بهبود کارایی MCMC
  • 78. تکنیک‌های موازی‌سازی MCMC
  • 79. استفاده از پردازش موازی (GPU) برای MCMC
  • 80. ملاحظات مربوط به حافظه در MCMC
  • 81. مدیریت خروجی‌های بزرگ MCMC
  • 82. نکات پیشرفته در تفسیر نمودارهای سری زمانی
  • 83. نکات پیشرفته در تفسیر نمودارهای خودهمبستگی
  • 84. استانداردسازی نتایج MCMC
  • 85. ارائه نتایج MCMC به صورت علمی
  • 86. گزارش‌دهی دقیق فرآیند MCMC
  • 87. ملاحظات اخلاقی در استفاده از MCMC
  • 88. کاربرد MCMC در حل مسائل واقعی
  • 89. مثال‌های کاربردی از MCMC در حوزه‌های مختلف
  • 90. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های پزشکی با MCMC
  • 91. مطالعه موردی: مدل‌سازی ریسک مالی با MCMC
  • 92. مطالعه موردی: شبیه‌سازی سیستم‌های فیزیکی با MCMC
  • 93. مطالعه موردی: پیش‌بینی در علوم زیستی با MCMC
  • 94. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی با MCMC
  • 95. مطالعه موردی: بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی با MCMC
  • 96. مطالعه موردی: استنتاج در علوم رفتاری با MCMC
  • 97. مطالعه موردی: کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 98. مطالعه موردی: کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 99. بررسی چالش‌های آینده در 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.