اکسپرس 24
کتاب کاربردهای کاربردی MCMC با Stan در دنیای واقعی

کتاب کاربردهای کاربردی MCMC با Stan در دنیای واقعی

تگ‌ها: Bayesian Modeling Bayesian Statistics CmdStanR HMC Markov Chain Monte Carlo MCMC MCMC Diagnostics NUTS RStan Stan آمار بیزی تحلیل بیزی مدل سازی آماری مدل سازی بیزی نمونه گیری مونت کارلو

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 کاربردهای کاربردی MCMC با Stan در دنیای واقعی

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی کاربرد MCMC در تحلیل‌های بیزی واقعی
  • 2. آشنایی عملی با Stan و جایگاه آن در تحلیل بیزی
  • 3. طراحی نخستین مدل بیزی در Stan
  • 4. تبدیل مدل آماری به مدل قابل اجرا در Stan
  • 5. تعریف داده‌ها و پارامترها در مدل‌های Stan
  • 6. انتخاب توزیع‌های پیشین مناسب برای مدل‌های واقعی
  • 7. ساخت مدل رگرسیون خطی بیزی با Stan
  • 8. ساخت مدل رگرسیون لجستیک بیزی با Stan
  • 9. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با توزیع پواسون
  • 10. مدل‌سازی داده‌های دودویی و چنددسته‌ای
  • 11. مدل‌های سلسله‌مراتبی برای داده‌های چندگروهی
  • 12. مدل‌های اثرات تصادفی در Stan
  • 13. مدل‌سازی طولی و داده‌های تکرارشونده
  • 14. مدل‌سازی داده‌های زمانی با Stan
  • 15. مدل‌های سری زمانی بیزی در کاربردهای واقعی
  • 16. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های پزشکی و سلامت
  • 17. مدل‌سازی بیزی برای آزمایش‌های بالینی
  • 18. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های بازاریابی و کسب‌وکار
  • 19. مدل‌سازی بیزی برای پیش‌بینی تقاضا و فروش
  • 20. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل ریسک و عدم قطعیت
  • 21. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های مالی
  • 22. مدل‌سازی بیزی برای نرخ تبدیل و رفتار کاربران
  • 23. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های آموزشی و ارزیابی عملکرد
  • 24. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های محیط‌زیستی
  • 25. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های مهندسی و قابلیت اطمینان
  • 26. انتخاب پارامترهای قابل تخمین در مدل‌های واقعی
  • 27. مقیاس‌بندی متغیرها برای بهبود نمونه‌گیری
  • 28. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها پیش از اجرای Stan
  • 29. مدیریت مقادیر گمشده در مدل‌های بیزی
  • 30. مدیریت داده‌های پرت در مدل‌سازی بیزی
  • 31. مدیریت هم‌خطی در مدل‌های رگرسیونی Stan
  • 32. مقداردهی اولیه پارامترها و تأثیر آن بر نمونه‌گیری
  • 33. تنظیم تعداد زنجیره‌ها و تکرارهای نمونه‌گیری
  • 34. تنظیم دوره گرم‌شدن و نمونه‌گیری پس از گرم‌شدن
  • 35. تنظیم seed برای بازتولیدپذیری نتایج
  • 36. درک الگوریتم HMC در اجرای عملی Stan
  • 37. درک NUTS و نقش آن در نمونه‌گیری Stan
  • 38. تنظیم adapt_delta برای کنترل کیفیت نمونه‌گیری
  • 39. تنظیم step size و تأثیر آن بر عملکرد HMC
  • 40. تنظیم max_treedepth و تشخیص اشباع عمق درخت
  • 41. انتخاب متریک مناسب برای نمونه‌گیری
  • 42. تشخیص واگرایی‌های MCMC در مدل‌های واقعی
  • 43. تحلیل علت واگرایی‌ها به جای افزایش کورکورانه adapt_delta
  • 44. رفع واگرایی با بازپارامتری‌سازی مدل
  • 45. پارامتری‌سازی متمرکز و غیرمتمرکز در مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 46. رفع مشکل قیف‌ها در مدل‌های بیزی
  • 47. تشخیص و رفع مشکلات هندسی توزیع پسین
  • 48. تشخیص نمونه‌گیری ناکارآمد با Effective Sample Size
  • 49. تحلیل R-hat و همگرایی زنجیره‌ها
  • 50. بررسی E-BFMI و مشکلات انرژی در HMC
  • 51. تشخیص زنجیره‌های مشکل‌دار به صورت جداگانه
  • 52. تحلیل نمودارهای Trace و رفتار زنجیره‌ها
  • 53. استفاده از نمودارهای Posterior برای ارزیابی نمونه‌ها
  • 54. تحلیل روابط پارامترها با نمودارهای تشخیصی
  • 55. بررسی تعداد گام‌های Leapfrog در نمونه‌گیری
  • 56. تشخیص نمونه‌گیری کند و پرهزینه
  • 57. تفکیک مشکل مدل از مشکل تنظیمات Sampler
  • 58. عیب‌یابی مدل‌هایی که با هشدار Stan اجرا می‌شوند
  • 59. مدیریت مدل‌های دارای تعداد پارامتر زیاد
  • 60. بهینه‌سازی زمان اجرای مدل‌های Stan
  • 61. اجرای همزمان زنجیره‌های MCMC
  • 62. مدیریت مصرف حافظه در مدل‌های بزرگ
  • 63. استفاده از CmdStanR برای اجرای مدل‌های کاربردی
  • 64. استخراج و مدیریت Drawهای MCMC با ابزارهای R
  • 65. تحلیل نتایج Stan با بسته posterior
  • 66. ترسیم و بررسی نتایج با bayesplot
  • 67. مقایسه مدل‌های بیزی با معیارهای مناسب
  • 68. اعتبارسنجی پیش‌بینانه پسین در مدل‌های واقعی
  • 69. بررسی پیش‌بینی‌های خارج از نمونه
  • 70. تحلیل عدم قطعیت پیش‌بینی‌ها
  • 71. تفسیر توزیع‌های پسین برای تصمیم‌گیری
  • 72. استخراج احتمال‌های مورد نیاز از توزیع پسین
  • 73. محاسبه بازه‌های معتبر برای پارامترها
  • 74. تحلیل تفاوت پارامترها و مقایسه گروه‌ها
  • 75. محاسبه احتمال رخدادها از نمونه‌های پسین
  • 76. تبدیل خروجی MCMC به شاخص‌های قابل استفاده در کسب‌وکار
  • 77. ساخت پیش‌بینی احتمالاتی با خروجی Stan
  • 78. تحلیل سناریوهای مختلف با توزیع پسین
  • 79. تحلیل حساسیت نسبت به انتخاب Prior
  • 80. بررسی حساسیت نتایج نسبت به تنظیمات Sampler
  • 81. بررسی پایداری نتایج با اجرای مجدد مدل
  • 82. تشخیص بیش‌برازش در مدل‌های بیزی
  • 83. اعتبارسنجی مدل با داده‌های واقعی
  • 84. مقایسه مدل‌های ساده و پیچیده در کاربردهای واقعی
  • 85. مدیریت Trade-off بین دقت و هزینه محاسباتی
  • 86. ساخت یک Workflow کامل از داده خام تا نتیجه بیزی
  • 87. طراحی مدل بیزی قابل نگهداری و توسعه در Stan
  • 88. مستندسازی مدل‌های Stan برای پروژه‌های واقعی
  • 89. بازتولیدپذیری تحلیل‌های MCMC در پروژه‌های تیمی
  • 90. رفع خطاهای رایج در اجرای مدل‌های Stan
  • 91. عیب‌یابی مدل‌های کند، ناپایدار و واگرا
  • 92. تحلیل یک پروژه کامل رگرسیون بیزی با Stan
  • 93. تحلیل یک پروژه کامل مدل سلسله‌مراتبی با Stan
  • 94. تحلیل یک پروژه کامل پیش‌بینی با Stan
  • 95. تحلیل یک پروژه کامل داده‌های طولی با Stan
  • 96. طراحی Pipeline عملی برای تحلیل‌های بیزی تکرارشونده
  • 97. تبدیل مدل Stan به ابزار تصمیم‌گیری عملی
  • 98. تفسیر و گزارش نتایج MCMC برای مخاطبان غیرآماری

📚 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.