کتاب تنظیم پارامترهای MCMC برای Stan

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 تنظیم پارامترهای MCMC برای Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری استنباطی
  • 2. مبانی احتمال و آمار
  • 3. توزیع‌های احتمال گسسته و پیوسته
  • 4. مفاهیم کلیدی استنباط آماری
  • 5. برآوردگرها و خواص آن‌ها
  • 6. استنباط بیزی در مقابل فریکوئنتست
  • 7. مقدمه‌ای بر مدل‌های بیزی
  • 8. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 9. توزیع پیشین و پسین
  • 10. تعیین توزیع پیشین مناسب
  • 11. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 12. مفاهیم پایه MCMC
  • 13. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 14. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 15. تشخیص همگرایی در MCMC
  • 16. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 17. تنظیم پارامترهای MCMC
  • 18. گام‌های نمونه‌برداری (Step Size)
  • 19. تعداد تکرارها (Iterations)
  • 20. گرم کردن (Burn-in)
  • 21. نمونه‌برداری پس از همگرایی
  • 22. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 23. ساختار مدل در Stan
  • 24. سینتکس زبان Stan
  • 25. کامپایل و اجرای کد Stan
  • 26. دیباگ کردن مدل‌های Stan
  • 27. مقدمه‌ای بر پارامترهای MCMC
  • 28. هدف از تنظیم پارامترهای MCMC
  • 29. اهمیت انتخاب گام نمونه‌برداری
  • 30. اثر گام نمونه‌برداری بر همگرایی
  • 31. تنظیم گام نمونه‌برداری در Metropolis-Hastings
  • 32. تنظیم گام نمونه‌برداری در Gibbs Sampling
  • 33. راهکارهای تنظیم گام نمونه‌برداری
  • 34. مقدمه‌ای بر تعداد تکرارها
  • 35. اثر تعداد تکرارها بر دقت
  • 36. تخمین تعداد تکرارهای لازم
  • 37. تعیین دوره گرم کردن (Burn-in)
  • 38. اهمیت حذف نمونه‌های اولیه
  • 39. روش‌های تشخیص پایان دوره گرم کردن
  • 40. مقدمه‌ای بر نمونه‌برداری پس از همگرایی
  • 41. اهمیت نمونه‌برداری از توزیع پسین
  • 42. تعداد نمونه‌های لازم پس از همگرایی
  • 43. روش‌های جمع‌آوری آماره‌های توصیفی
  • 44. محاسبه میانگین و واریانس از نمونه‌ها
  • 45. محاسبه فواصل اطمینان بیزی
  • 46. روش‌های بصری‌سازی نتایج MCMC
  • 47. نمودارهای سری زمانی (Trace Plots)
  • 48. نمودارهای چگالی (Density Plots)
  • 49. نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots)
  • 50. تحلیل خودهمبستگی (Autocorrelation Plots)
  • 51. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی بیزی
  • 52. رگرسیون خطی بیزی
  • 53. شناسایی پارامترهای مدل خطی
  • 54. تنظیم پارامترهای MCMC برای رگرسیون خطی
  • 55. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی (GLM)
  • 56. تنظیم پارامترهای MCMC برای GLM
  • 57. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 58. ساختار مدل‌های سلسله مراتبی
  • 59. مزایای مدل‌های سلسله مراتبی
  • 60. تنظیم پارامترهای MCMC برای مدل‌های سلسله مراتبی
  • 61. مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 62. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی
  • 63. تنظیم پارامترهای MCMC برای مدل‌های سری زمانی
  • 64. مدل‌های مکانی بیزی
  • 65. کاربرد MCMC در مدل‌های مکانی
  • 66. تنظیم پارامترهای MCMC برای مدل‌های مکانی
  • 67. مدل‌های بقا (Survival Analysis) بیزی
  • 68. تنظیم پارامترهای MCMC برای مدل‌های بقا
  • 69. مدل‌های یادگیری ماشین بیزی
  • 70. تنظیم پارامترهای MCMC برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 71. ارزیابی کیفیت مدل‌های بیزی
  • 72. معیارهای ارزیابی مدل (DIC, WAIC)
  • 73. مقایسه مدل‌های مختلف
  • 74. مقدمه‌ای بر نمونه‌برداری با نسبت وزن‌دهی (Weighted Sampling)
  • 75. روش‌های نمونه‌برداری بهبودیافته
  • 76. تنظیم پارامترهای MCMC برای نمونه‌برداری بهبودیافته
  • 77. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 78. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 79. کاربرد MCMC در علوم اقتصادی
  • 80. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 81. مقدمه‌ای بر چالش‌های MCMC
  • 82. مشکلات همگرایی در مدل‌های پیچیده
  • 83. راهکارهای مواجهه با چالش‌های MCMC
  • 84. بهینه‌سازی کد Stan
  • 85. مقدمه‌ای بر ابزارهای جانبی Stan
  • 86. بسته‌های R و Python برای Stan
  • 87. کاربرد Stan در تحقیقات علمی
  • 88. مطالعات موردی تنظیم پارامترهای MCMC
  • 89. جمع‌بندی و نکات پایانی
  • 90. مرور بر مفاهیم کلیدی MCMC
  • 91. اهمیت درک عمیق پارامترهای MCMC
  • 92. توصیه‌هایی برای تنظیم مؤثر پارامترها
  • 93. پیشرفت‌های اخیر در الگوریتم‌های MCMC
  • 94. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های آماری
  • 95. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیشرفته در Stan
  • 96. تنظیم پارامترهای MCMC برای مدل‌های آماری پیشرفته
  • 97. چالش‌های عملی در تنظیم پارامترهای 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.