اکسپرس 24
کتاب تکنیک‌های تشخیص و حذف اثرات Burn-in در زنجیره مارکوف

کتاب تکنیک‌های تشخیص و حذف اثرات Burn-in در زنجیره مارکوف

تگ‌ها: Bayesian Statistics Burn-in Convergence Diagnostics Effective Sample Size Gelman Rubin Markov Chain Monte Carlo MCMC R-hat Warm-up آمار بیزی تحلیل زنجیره مارکوف زنجیره مارکوف مسئله Burn-in نمونه‌گیری مونت‌کارلو همگرایی MCMC

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 تکنیک‌های تشخیص و حذف اثرات Burn-in در زنجیره مارکوف

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

موضوع میانی: مسئله "burn-in"

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی زنجیره‌های مارکوف در MCMC
  • 2. نقش توزیع اولیه در شروع زنجیره
  • 3. تعریف Burn-in و دوره گذار
  • 4. چرا اثرات Burn-in ایجاد می‌شوند
  • 5. تفاوت Burn-in با همگرایی زنجیره
  • 6. رابطه Burn-in با توزیع هدف
  • 7. اثر مقداردهی اولیه بر مسیر زنجیره
  • 8. تشخیص بصری رفتار اولیه زنجیره
  • 9. نمودار Trace برای شناسایی Burn-in
  • 10. مقایسه Trace Plot در زنجیره‌های مختلف
  • 11. شناسایی روندهای اولیه در نمونه‌ها
  • 12. تشخیص ناپایداری و نوسانات اولیه
  • 13. بررسی توزیع نمونه‌ها در طول زنجیره
  • 14. Autocorrelation و اثر آن بر ارزیابی Burn-in
  • 15. مفهوم Stationarity در زنجیره مارکوف
  • 16. بررسی ایستایی تجربی زنجیره
  • 17. تشخیص همگرایی پیش از حذف Burn-in
  • 18. معیارهای تشخیص همگرایی زنجیره
  • 19. آزمون Gelman-Rubin و R-hat
  • 20. مقایسه چند زنجیره برای تشخیص Burn-in
  • 21. استفاده از زنجیره‌های موازی
  • 22. مقایسه نقاط شروع مختلف
  • 23. تشخیص حساسیت نتایج به Initialization
  • 24. روش Graphical Assessment برای Burn-in
  • 25. تعیین طول مناسب دوره Burn-in
  • 26. روش حذف تعداد ثابتی از نمونه‌های ابتدایی
  • 27. تعیین Burn-in بر اساس Trace Plot
  • 28. تعیین Burn-in با بررسی آماری
  • 29. تعیین Burn-in در چند زنجیره
  • 30. مقایسه Burn-in کوتاه و طولانی
  • 31. پیامدهای حذف بیش‌ازحد نمونه‌های ابتدایی
  • 32. پیامدهای حذف ناکافی Burn-in
  • 33. تأثیر Burn-in بر برآورد پارامترها
  • 34. تأثیر Burn-in بر فواصل اعتباری
  • 35. تأثیر Burn-in بر برآورد میانگین پسین
  • 36. تأثیر Burn-in بر واریانس پسین
  • 37. تأثیر Burn-in بر Effective Sample Size
  • 38. رابطه Burn-in و Effective Sample Size
  • 39. Burn-in در الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 40. Burn-in در Gibbs Sampling
  • 41. Burn-in در Hamiltonian Monte Carlo
  • 42. Burn-in در الگوریتم‌های تطبیقی MCMC
  • 43. Burn-in در مدل‌های بیزی سلسله‌مراتبی
  • 44. Burn-in در مدل‌های با ابعاد بالا
  • 45. Burn-in در توزیع‌های پسین پیچیده
  • 46. اثر چندمدی بودن توزیع پسین بر Burn-in
  • 47. تشخیص گیرکردن زنجیره در یک Mode
  • 48. تفاوت Burn-in با Mixing ضعیف
  • 49. تشخیص Mixing ناکافی پس از Burn-in
  • 50. بررسی Autocorrelation پس از حذف Burn-in
  • 51. Thinning و تفاوت آن با Burn-in
  • 52. چرا Thinning جایگزین Burn-in نیست
  • 53. انتخاب همزمان Burn-in و Thinning
  • 54. استفاده از Warm-up در پیاده‌سازی‌های MCMC
  • 55. تفاوت Warm-up و Burn-in
  • 56. نقش Adaptation در Warm-up
  • 57. تشخیص پایان فاز Adaptation
  • 58. تنظیم Warm-up در Hamiltonian Monte Carlo
  • 59. اثر Initialization در Stan
  • 60. تحلیل Warm-up و Sampling در Stan
  • 61. بررسی Traceهای پیش و پس از Warm-up
  • 62. تشخیص Divergence پس از Warm-up
  • 63. رابطه Step Size با Warm-up
  • 64. رابطه Mass Matrix با Warm-up
  • 65. تأثیر Initialization بر عملکرد NUTS
  • 66. Burn-in در PyMC و ابزارهای مشابه
  • 67. مقایسه روش‌های Burn-in در نرم‌افزارهای MCMC
  • 68. پیاده‌سازی حذف Burn-in با Python
  • 69. پیاده‌سازی تحلیل Burn-in با R
  • 70. محاسبه شاخص‌های همگرایی پس از Burn-in
  • 71. مقایسه Posterior قبل و بعد از Burn-in
  • 72. مقایسه خلاصه آماری قبل و بعد از Burn-in
  • 73. تحلیل حساسیت به طول Burn-in
  • 74. طراحی آزمایش برای انتخاب Burn-in
  • 75. انتخاب خودکار نقطه شروع نمونه‌های معتبر
  • 76. تشخیص Burn-in با روش‌های مبتنی بر Change Point
  • 77. روش‌های مبتنی بر CUSUM برای تشخیص تغییر رفتار زنجیره
  • 78. تحلیل Mean Stability برای تشخیص Burn-in
  • 79. تحلیل Variance Stability برای تشخیص Burn-in
  • 80. استفاده از Geweke Diagnostic در ارزیابی اولیه زنجیره
  • 81. مقایسه Geweke با R-hat برای همگرایی
  • 82. تشخیص Burn-in در زنجیره‌های دارای روند
  • 83. بررسی Burn-in در زنجیره‌های دارای خودهمبستگی بالا
  • 84. مدیریت زنجیره‌هایی با Burn-in متفاوت
  • 85. ترکیب زنجیره‌ها پس از حذف Burn-in
  • 86. تأثیر Burn-in بر برآورد Monte Carlo
  • 87. تحلیل هزینه محاسباتی Burn-in طولانی
  • 88. موازنه هزینه Burn-in و کیفیت نمونه‌گیری
  • 89. بهینه‌سازی تعداد Iteration برای کاهش هزینه
  • 90. تعیین طول اجرای کافی پس از Burn-in
  • 91. جلوگیری از تصمیم‌گیری دلخواه در حذف Burn-in
  • 92. گزارش شفاف Burn-in در مطالعات بیزی
  • 93. طراحی Pipeline استاندارد برای تشخیص و حذف Burn-in
  • 94. مطالعه موردی تشخیص Burn-in در یک مدل بیزی
  • 95. مطالعه موردی مقایسه چند Initialization
  • 96. مطالعه موردی Burn-in در مدل چندپارامتری
  • 97. ساخت چک‌لیست عملی تشخیص و حذف Burn-in

📚 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.