اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع برخورد با داده‌های گمشده با استفاده از نرم‌افزار ADMB

کتاب آموزش جامع برخورد با داده‌های گمشده با استفاده از نرم‌افزار ADMB

تگ‌ها: ADMB Missing Data آمار آموزش ADMB برخورد با داده‌های گمشده تحلیل داده داده‌های گمشده مدل‌های آماری مدیریت داده‌های گمشده نرم‌افزار آماری

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 آموزش جامع برخورد با داده‌های گمشده با استفاده از نرم‌افزار ADMB

موضوع کلی: آمار و تحلیل داده‌های علمی

موضوع میانی: مدیریت داده‌های گمشده در مدل‌های آماری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر داده‌های گمشده و اهمیت آن در تحلیل‌های آماری
  • 2. انواع مکانیسم‌های گمشدگی: MCAR، MAR و MNAR
  • 3. تشخیص الگوهای گمشدگی در مجموعه داده
  • 4. معرفی نرم‌افزار ADMB و کاربردهای آن
  • 5. نصب و راه‌اندازی ADMB برای تحلیل داده‌های گمشده
  • 6. ساختار داده ورودی در ADMB
  • 7. روش حذف موارد ناقص (Listwise و Pairwise Deletion)
  • 8. معرفی روش‌های درون‌یابی ساده (Mean و Median Imputation)
  • 9. درون‌یابی رگرسیونی برای داده‌های گمشده
  • 10. درون‌یابی تصادفی (Stochastic Imputation)
  • 11. مفهوم حداکثر درستنمایی (Maximum Likelihood) در داده‌های گمشده
  • 12. استفاده از الگوریتم EM (Expectation-Maximization) برای برآورد پارامترها
  • 13. پیاده‌سازی الگوریتم EM در ADMB
  • 14. معرفی روش Multiple Imputation (MI)
  • 15. مراحل انجام Multiple Imputation در ADMB
  • 16. ایجاد چندین مجموعه داده‌های درون‌یابی شده
  • 17. تحلیل ترکیبی نتایج حاصل از Multiple Imputation
  • 18. استفاده از مدل‌های خطی عمومی (GLM) با داده‌های گمشده در ADMB
  • 19. مدل‌های آمیخته (Mixed Models) و مدیریت داده‌های گمشده
  • 20. تحلیل داده‌های طولی (Longitudinal Data) با گمشدگی در ADMB
  • 21. مدل‌های ساختاری (SEM) و رویارویی با داده‌های گمشده
  • 22. مدل‌های بیزی (Bayesian) برای داده‌های گمشده در ADMB
  • 23. تعیین اولویه‌ها (Priors) در تحلیل بیزی داده‌های گمشده
  • 24. استفاده از زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC) در ADMB
  • 25. مقایسه روش‌های مختلف مدیریت داده‌های گمشده
  • 26. ارزیابی عملکرد مدل‌ها با داده‌های گمشده
  • 27. تشخیص حساسیت نتایج به مکانیسم گمشدگی
  • 28. مدیریت داده‌های گمشده در متغیرهای وابسته و مستقل
  • 29. تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis) در برابر مفروضات گمشدگی
  • 30. کار با داده‌های گمشده در سری‌های زمانی
  • 31. مدل‌های ARIMA و درون‌یابی مشاهدات گمشده
  • 32. روش Nearest Neighbor Imputation
  • 33. درون‌یابی مبتنی بر خوشه‌بندی (Clustering-based Imputation)
  • 34. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی داده‌های گمشده
  • 35. مدل‌های جنگل تصادفی (Random Forest) برای درون‌یابی
  • 36. شبکه‌های عصبی (Neural Networks) در برآورد مقادیر گمشده
  • 37. مدیریت داده‌های گمشده در داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 38. چالش‌های محاسباتی ADMB با حجم داده بالا
  • 39. بهینه‌سازی کد ADMB برای سرعت و دقت
  • 40. رسم نمودارها و تجسم داده‌های گمشده در ADMB
  • 41. گزارش‌گیری از نتایج تحلیل داده‌های گمشده
  • 42. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های پزشکی با گمشدگی
  • 43. مطالعه موردی: داده‌های اقتصادی و مالی با مقادیر گمشده
  • 44. مطالعه موردی: داده‌های زیست‌محیطی و آب‌وهوایی
  • 45. عیب‌یابی خطاهای رایج در ADMB هنگام مواجهه با گمشدگی
  • 46. مقایسه ADMB با نرم‌افزارهای دیگر (R، SAS، SPSS) در مدیریت داده‌های گمشده
  • 47. استانداردهای گزارش‌دهی داده‌های گمشده در مقالات علمی
  • 48. اخلاقیات و شفافیت در برخورد با داده‌های گمشده
  • 49. پروژه نهایی: پیاده‌سازی کامل یک تحلیل با داده‌های گمشده در ADMB

📚 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.