کتاب تشخیص همگرایی در MCMC: رویکردی علمی با شاخص 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 همگرایی در MCMC: رویکردی علمی با شاخص Geweke

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

موضوع میانی: Geweke Diagnostic

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمات و مفاهیم پایه MCMC
  • 2. چالش‌های همگرایی در زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو
  • 3. نظریه پایه زنجیره‌های مارکوف
  • 4. تعریف و ویژگی‌های فرایند مارکوف
  • 5. فضای حالت و انتقال حالات
  • 6. زمان انتقال و زمان برگشت
  • 7. انواع زنجیره‌های مارکوف
  • 8. زنجیره‌های مارکوف زمان‌گسسته و زمان‌پیوسته
  • 9. کاربرد زنجیره‌های مارکوف در مدل‌سازی
  • 10. مقدمه بر روش‌های مونت کارلو
  • 11. شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 12. کاربرد شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 13. محدودیت‌های شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 14. تکنیک‌های نمونه‌برداری در مونت کارلو
  • 15. مقدمه بر الگوریتم‌های MCMC
  • 16. ایده اصلی الگوریتم‌های MCMC
  • 17. چرا MCMC؟
  • 18. مزایای MCMC
  • 19. معایب MCMC
  • 20. انواع الگوریتم‌های MCMC
  • 21. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 22. معرفی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 23. مراحل الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 24. تابع پیشنهاد (Proposal Distribution)
  • 25. تابع پذیرش (Acceptance Probability)
  • 26. مثال‌های کاربردی Metropolis-Hastings
  • 27. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 28. معرفی الگوریتم Gibbs Sampling
  • 29. مراحل الگوریتم Gibbs Sampling
  • 30. شرط لازم برای Gibbs Sampling
  • 31. کاربرد Gibbs Sampling
  • 32. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 33. مفهوم توزیع هدف (Target Distribution)
  • 34. توزیع‌های احتمالی رایج
  • 35. توزیع‌های پیشین و پسین در استنباط بیزی
  • 36. استنباط بیزی با استفاده از MCMC
  • 37. مشکلات عملی در اجرای MCMC
  • 38. همگرایی در MCMC
  • 39. تعریف همگرایی در MCMC
  • 40. چرا همگرایی مهم است؟
  • 41. نشانه‌های واگرایی
  • 42. راه‌های ارزیابی همگرایی
  • 43. شاخص‌های همگرایی
  • 44. معرفی شاخص Geweke
  • 45. مبانی نظری شاخص Geweke
  • 46. نحوه محاسبه شاخص Geweke
  • 47. تفسیر شاخص Geweke
  • 48. کاربرد شاخص Geweke در تشخیص همگرایی
  • 49. مزایای شاخص Geweke
  • 50. محدودیت‌های شاخص Geweke
  • 51. مقایسه شاخص Geweke با سایر شاخص‌ها
  • 52. شاخص‌های دیگر همگرایی
  • 53. شاخص Brooks-Gelman-Rubin
  • 54. شاخص Heidelberger-Welch
  • 55. شاخص R-hat
  • 56. شاخص‌های مبتنی بر تحلیل سری زمانی
  • 57. روش‌های بصری برای ارزیابی همگرایی
  • 58. نمودارهای سری زمانی (Trace Plots)
  • 59. نمودارهای چگالی (Density Plots)
  • 60. نمودارهای پراکندگی (Autocorrelation Plots)
  • 61. تشخیص طول دوره پیش از همگرایی (Burn-in Period)
  • 62. تعیین دوره پیش از همگرایی
  • 63. اهمیت حذف دوره پیش از همگرایی
  • 64. روش‌های حذف دوره پیش از همگرایی
  • 65. نمونه‌برداری پس از همگرایی
  • 66. حجم نمونه مورد نیاز برای MCMC
  • 67. تأثیر همبستگی بین نمونه‌ها
  • 68. نحوه محاسبه حجم نمونه کافی
  • 69. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 70. نکات عملی در اجرای MCMC
  • 71. انتخاب تابع پیشنهاد مناسب
  • 72. تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 73. مدیریت زنجیره‌های متعدد
  • 74. کاربرد MCMC در مسائل واقعی
  • 75. مدل‌سازی آماری با MCMC
  • 76. استنباط در مدل‌های پیچیده
  • 77. تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 78. مدل‌سازی اقتصادسنجی
  • 79. کاربرد MCMC در علوم کامپیوتر
  • 80. یادگیری ماشین
  • 81. پردازش تصویر
  • 82. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 83. کاربرد MCMC در سایر علوم
  • 84. فیزیک، زیست‌شناسی، مهندسی
  • 85. مباحث پیشرفته در MCMC
  • 86. روش‌های MCMC با کارایی بالا
  • 87. نمونه‌برداری با اهمیت (Importance Sampling)
  • 88. نمونه‌برداری با اهمیت تکراری (Repeated Importance Sampling)
  • 89. تکنیک‌های نمونه‌برداری بهبودیافته
  • 90. کاربرد MCMC در مدل‌های بیزی سلسله‌مراتبی
  • 91. پیچیدگی‌های مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 92. استفاده از MCMC در این مدل‌ها
  • 93. مباحث نوین در تشخیص همگرایی
  • 94. روش‌های یادگیری ماشین برای تشخیص همگرایی
  • 95. روش‌های آماری پیشرفته
  • 96. ارزیابی صحت و دقت نتایج MCMC
  • 97. بررسی حساسیت به پارامترهای اولیه
  • 98. تأیید نتایج با روش‌های مختلف
  • 99. اصول اخلاقی در استفاده از داده و مدل
  • 100. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها

📚 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.