اکسپرس 24
کتاب تشخیص مطمئن همگرایی MCMC با استفاده از شاخص Geweke

کتاب تشخیص مطمئن همگرایی MCMC با استفاده از شاخص Geweke

تگ‌ها: MCMC در آمار آمار بیزی تحلیل MCMC تشخیص همگرایی MCMC داده‌کاوی بیزی روش‌های آماری شاخص Geweke مدل‌سازی آماری نمونه‌گیری مارکوف همگرایی الگوریتم

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 مطمئن همگرایی MCMC با استفاده از شاخص Geweke

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

موضوع میانی: Geweke Diagnostic

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو در زنجیره‌های مارکوف
  • 2. مبانی نظری زنجیره‌های مارکوف
  • 3. فرایندهای تصادفی و زمان‌های گسسته
  • 4. مفهوم حالت و گذار در زنجیره‌های مارکوف
  • 5. توزیع‌های احتمال و فضای حالت
  • 6. انواع زنجیره‌های مارکوف: زمان پیوسته و گسسته
  • 7. کاربرد زنجیره‌های مارکوف در مدل‌سازی
  • 8. مقدمه‌ای بر نمونه‌برداری مونت کارلو
  • 9. مفهوم توزیع هدف و توزیع نمونه‌برداری
  • 10. تکنیک‌های اساسی نمونه‌گیری مونت کارلو
  • 11. نمونه‌گیری اهمیت (Importance Sampling)
  • 12. محدودیت‌های نمونه‌گیری مونت کارلو
  • 13. پیدایش روش‌های MCMC
  • 14. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 15. مراحل الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 16. انتخاب تابع پیشنهاد در متروپلیس-هستینگز
  • 17. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس
  • 18. مراحل الگوریتم گیبس
  • 19. کاربرد گیبس در مدل‌های شرطی
  • 20. مقایسه متروپلیس-هستینگز و گیبس
  • 21. انواع پیاده‌سازی MCMC
  • 22. MCMC برای مدل‌های بیزی
  • 23. نظریه بیزی و استنتاج آماری
  • 24. قضیه بیز و توزیع پسین
  • 25. مدل‌های بیزی سلسله مراتبی
  • 26. پیاده‌سازی MCMC در مدل‌های بیزی
  • 27. مباحث پیشرفته در MCMC
  • 28. همگرایی در MCMC
  • 29. مفهوم همگرایی و عدم همگرایی
  • 30. چالش‌های همگرایی در MCMC
  • 31. روش‌های ارزیابی همگرایی
  • 32. شاخص Geweke برای ارزیابی همگرایی
  • 33. مبانی شاخص Geweke
  • 34. نحوه محاسبه شاخص Geweke
  • 35. تفسیر مقادیر شاخص Geweke
  • 36. محدودیت‌های شاخص Geweke
  • 37. روش‌های بصری برای تشخیص همگرایی
  • 38. نمودارهای سری زمانی (Trace Plots)
  • 39. نمودارهای توزیع (Density Plots)
  • 40. نمودارهای خودهمبستگی (Autocorrelation Plots)
  • 41. روش‌های آماری برای ارزیابی همگرایی
  • 42. تست‌های آماری برای همگرایی
  • 43. مقایسه میانگین زنجیره‌ها
  • 44. تحلیل واریانس درون و بین زنجیره‌ها
  • 45. شاخص نسبت واریانس (Gelman-Rubin Diagnostic)
  • 46. مبانی شاخص Gelman-Rubin
  • 47. محاسبه و تفسیر شاخص Gelman-Rubin
  • 48. کاربرد شاخص Gelman-Rubin
  • 49. مباحث تخصصی در ارزیابی همگرایی
  • 50. همگرایی در مدل‌های پیچیده
  • 51. چالش‌های همگرایی در مدل‌های با ابعاد بالا
  • 52. راهکارهای عملی برای تسریع همگرایی
  • 53. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 54. استفاده از زنجیره‌های موازی
  • 55. روش‌های پیشرفته نمونه‌گیری
  • 56. نمونه‌گیری بر اساس تغییرات (Coupled MCMC)
  • 57. تکنیک‌های بهبود الگوریتم‌های MCMC
  • 58. تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 59. ارزیابی کارایی الگوریتم‌ها
  • 60. شبیه‌سازی برای مدل‌های آماری
  • 61. مدل‌سازی رگرسیون بیزی با MCMC
  • 62. مدل‌سازی سری‌های زمانی بیزی با MCMC
  • 63. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی شده با MCMC
  • 64. کاربرد MCMC در علوم داده
  • 65. تحلیل داده‌های اکتشافی با MCMC
  • 66. استنتاج پارامترها در مدل‌های آماری
  • 67. پیش‌بینی با استفاده از نتایج MCMC
  • 68. ارزیابی عدم قطعیت در مدل‌ها
  • 69. بهینه‌سازی مدل‌ها با استفاده از MCMC
  • 70. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 71. شبکه‌های عصبی بیزی
  • 72. مدل‌های گرافیکی احتمالی
  • 73. استنتاج در مدل‌های گرافیکی
  • 74. مبانی زبان برنامه‌نویسی پایتون برای MCMC
  • 75. کتابخانه‌های پایتون برای MCMC (PyMC, Stan)
  • 76. پیاده‌سازی MCMC در پایتون
  • 77. مثال‌های عملی MCMC در پایتون
  • 78. کاربرد MCMC در رشته‌های علمی
  • 79. MCMC در فیزیک آماری
  • 80. MCMC در اقتصاد سنجی
  • 81. MCMC در زیست‌شناسی محاسباتی
  • 82. MCMC در علوم اجتماعی
  • 83. مباحث نهایی و جمع‌بندی
  • 84. مروری بر چالش‌های MCMC
  • 85. آینده پژوهی در زمینه MCMC
  • 86. نکات کاربردی برای پیاده‌سازی موفق
  • 87. منابع برای مطالعه بیشتر

📚 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.