اکسپرس 24
کتاب راهنمای جامع برای کار با Stan

کتاب راهنمای جامع برای کار با Stan

تگ‌ها: cmdstan MCMC NUTS PyStan rstan Stan آمار بیزی آموزش Stan استنتاج آماری تحلیل داده توزیع پسین داده‌کاوی بیزی راهنمای جامع Stan مدل‌سازی بیزی نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف

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 راهنمای جامع برای کار با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفاهیم پایه آمار بیزی و تفاوت آن با آمار فراوانی‌گرا
  • 2. آشنایی با توزیع‌های پیشین، تابع درست‌نمایی و توزیع پسین
  • 3. معرفی روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC)
  • 4. مقایسه MCMC با سایر روش‌های نمونه‌گیری عددی
  • 5. معرفی نرم‌افزار Stan و جایگاه آن در اکوسیستم آمار بیزی
  • 6. نصب و راه‌اندازی Stan در محیط‌های مختلف (R، Python، CmdStan)
  • 7. آشنایی با ساختار و اجزای اصلی یک کد Stan
  • 8. نحوه تعریف بلوک داده (data block) در Stan
  • 9. تعریف پارامترها (parameters block) و محدودیت‌های آن‌ها
  • 10. مدل‌سازی با بلوک مدل (model block) در Stan
  • 11. تعریف بلوک مقادیر اولیه (initialization) و اهمیت آن
  • 12. استفاده از بلوک transformed parameters برای پارامترهای مشتق‌شده
  • 13. بلوک transformed data و کاربردهای آن در پیش‌پردازش
  • 14. بلوک generated quantities برای محاسبه کمیت‌های پس‌پیش‌بینی
  • 15. نوشتن یک مدل رگرسیون خطی ساده در Stan
  • 16. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک با Stan
  • 17. مدل‌سازی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Modeling) در Stan
  • 18. تعریف و استفاده از توزیع‌های توأم و شرطی در Stan
  • 19. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با توزیع پواسون و دوجمله‌ای
  • 20. استفاده از حلقه‌ها و شرط‌ها در کد Stan
  • 21. بردارها، ماتریس‌ها و عملیات جبرخطی در Stan
  • 22. تعریف توابع کاربردی (functions block) در Stan
  • 23. مدیریت مقادیر گمشده (Missing Data) در مدل‌های Stan
  • 24. مدل‌سازی با توزیع‌های ترکیبی (Mixture Models) در Stan
  • 25. تشخیص مشکلات هم‌همبستگی و راه‌کارهای آن در Stan
  • 26. تنظیم تعداد زنجیره‌ها، تکرارها و Warm-up در Stan
  • 27. انتخاب و تنظیم هسته‌ی نمونه‌گیری (NUTS و HMC)
  • 28. تنظیم پارامترهای تطبیقی (Adaptive Parameters) در Stan
  • 29. مدیریت همگرایی و تشخیص ناهمگرایی (Divergence) در زنجیره‌ها
  • 30. بررسی معیار R-hat و تشخیص همگرایی زنجیره‌ها
  • 31. استفاده از معیار Effective Sample Size (ESS) برای ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 32. تنظیم پارامترهای کنترل‌کننده گام (Step Size) و عمق درخت
  • 33. مدیریت خطاهای رایج در زمان کامپایل و اجرای مدل
  • 34. استفاده از ابزارهای تشخیصی Stan مانند ShinyStan و RStan
  • 35. بهبود عملکرد مدل با استفاده از reparameterization
  • 36. استفاده از رویکرد Non-Centered Parameterization برای مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 37. مدل‌سازی داده‌های طولی (Longitudinal Data) با Stan
  • 38. مدل‌سازی داده‌های فضایی و مکانی با استفاده از Stan
  • 39. پیاده‌سازی مدل‌های سری زمانی (مانند ARIMA) در Stan
  • 40. استفاده از توزیع‌های پیشین غیراطلاعاتی و ضعیف اطلاع‌دهنده
  • 41. ارزیابی برازش مدل با استفاده از نمودارهای پس‌پیش‌بینی (Posterior Predictive Checks)
  • 42. استفاده از معیارهای انتخاب مدل مانند WAIC و LOO در Stan
  • 43. مدل‌سازی با توزیع‌های سنگین‌دُم (Fat-tail distributions) در Stan
  • 44. پیاده‌سازی مدل‌های دوجمله‌ای منفی و توزیع‌های صفر-چندشونده
  • 45. مدل‌سازی داده‌های چندمتغیره و ماتریس‌های کوواریانس در Stan
  • 46. استفاده از توزیع‌های پیشین بر روی ماتریس‌های کوواریانس (مانند LKJ)
  • 47. مدل‌سازی با اثرات تصادفی (Random Effects) در Stan
  • 48. استفاده از رویکرد بیزی برای مدل‌های نیمه‌پارامتری و غیرپارامتری
  • 49. یکپارچه‌سازی Stan با R و استفاده از کتابخانه‌های brms و rstanarm
  • 50. استفاده از Stan با Python و کتابخانه‌های PyStan و cmdstanpy
  • 51. ذخیره‌سازی و مدیریت خروجی‌های نمونه‌گیری از Stan
  • 52. تولید گزارش‌های خودکار از نتایج مدل‌های Stan
  • 53. بهینه‌سازی کد Stan برای کاهش زمان اجرا و افزایش دقت
  • 54. رفع مشکلات رایج در مدل‌های پیچیده شامل ساختارهای شرطی
  • 55. مقایسه مدل‌های بیزی ساخته‌شده با Stan با مدل‌های کلاسیک
  • 56. کاربردهای پیشرفته Stan در تحلیل بقا و داده‌های سانسورشده
  • 57. کاربرد Stan در مدل‌سازی طولی و رشد (Growth Models)
  • 58. استفاده از Stan در مسائل طبقه‌بندی و خوشه‌بندی بیزی
  • 59. مدیریت پروژه‌های تحلیلی با Stan در محیط‌های تیمی و پژوهشی
  • 60. مطالعه موردی: مدل‌سازی داده‌های سلامت با Stan
  • 61. مطالعه موردی: مدل‌سازی داده‌های اقتصادی و مالی با Stan
  • 62. مطالعه موردی: مدل‌سازی داده‌های زیست‌شناسی و ژنتیک با Stan
  • 63. به‌روزرسانی مدل و استنتاج آنلاین با استفاده از Stan
  • 64. ترکیب Stan با ابزارهای بصری‌سازی مانند ggplot2 و Plotly

📚 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.