اکسپرس 24
کتاب تکنیک‌های اعتبارسنجی نتایج در Stan

کتاب تکنیک‌های اعتبارسنجی نتایج در Stan

تگ‌ها: MCMC Stan آمار استنباطی آمار بیزی اعتبارسنجی نتایج تحلیل آماری تخمین پارامتر روش‌های مونت‌کارلو مدل‌سازی آماری نرم‌افزار Stan

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 اعتبارسنجی نتایج در Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری بیزی
  • 2. نظریه احتمالات و کاربرد آن در آمار بیزی
  • 3. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 4. نصب و راه‌اندازی Stan و محیط‌های توسعه
  • 5. ساختار یک مدل Stan: داده‌ها، پارامترها و مدل
  • 6. توابع توزیعی احتمالی در Stan
  • 7. نمونه‌برداری زنجیره مارکوف مونت‌کارلو (MCMC)
  • 8. الگوریتم‌های نمونه‌برداری MCMC در Stan
  • 9. تشخیص همگرایی در MCMC
  • 10. ارزیابی کیفیت نمونه‌برداری
  • 11. اعتبارسنجی مدل: مفاهیم پایه
  • 12. آزمون‌های برازش مدل (Model Fit Tests)
  • 13. بررسی باقیمانده‌ها (Residual Analysis)
  • 14. تحلیل حساسیت مدل
  • 15. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 16. روش‌های ارزیابی پیش‌بینی
  • 17. مقایسه مدل‌ها: معیار اطلاعات بیزی (BIC)
  • 18. مقایسه مدل‌ها: معیار انحراف اطلاعات (DIC)
  • 19. مقایسه مدل‌ها: فاکتور Bayes
  • 20. اعتبارسنجی پارامترها: بازه‌های قابل اعتماد
  • 21. تفسیر بازه‌های قابل اعتماد
  • 22. بررسی اثرات ثابت و تصادفی
  • 23. مدل‌های سلسله مراتبی در Stan
  • 24. اعتبارسنجی مدل‌های سلسله مراتبی
  • 25. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM) در Stan
  • 26. اعتبارسنجی مدل‌های GLM
  • 27. مدل‌های رگرسیون لجستیک در Stan
  • 28. مدل‌های بقا در Stan
  • 29. اعتبارسنجی مدل‌های بقا
  • 30. مدل‌های زمانی در Stan
  • 31. اعتبارسنجی مدل‌های زمانی
  • 32. مدل‌سازی داده‌های گسسته در Stan
  • 33. مدل‌سازی داده‌های شمارشی در Stan
  • 34. مدل‌سازی داده‌های ترتیبی در Stan
  • 35. اعتبارسنجی مدل‌های داده‌های گسسته
  • 36. مدل‌سازی داده‌های از دست رفته (Missing Data)
  • 37. روش‌های برخورد با داده‌های از دست رفته در Stan
  • 38. اعتبارسنجی مدل با داده‌های از دست رفته
  • 39. بهینه‌سازی مدل در Stan
  • 40. روش‌های بهینه‌سازی در Stan
  • 41. مقایسه MCMC و بهینه‌سازی
  • 42. اعتبارسنجی مدل‌های پیچیده
  • 43. مدل‌سازی چند متغیره در Stan
  • 44. اعتبارسنجی مدل‌های چند متغیره
  • 45. کاربرد Stan در علوم پزشکی
  • 46. کاربرد Stan در علوم اجتماعی
  • 47. کاربرد Stan در مهندسی
  • 48. کاربرد Stan در اقتصاد
  • 49. کاربرد Stan در علوم محیطی
  • 50. نوشتن کد کارآمد Stan
  • 51. عیب‌یابی کد Stan
  • 52. مستندسازی مدل‌های Stan
  • 53. بهبود سرعت اجرای مدل‌های Stan
  • 54. استفاده از Stan در محیط‌های محاسباتی ابری
  • 55. ادغام Stan با زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر (R, Python)
  • 56. روش‌های موازی‌سازی در Stan
  • 57. اعتبارسنجی مدل‌های پویا (Dynamic Models)
  • 58. تکنیک‌های کاهش بُعد در Stan
  • 59. اعتبارسنجی مدل‌های با ابعاد بالا
  • 60. بکارگیری Stan برای تحلیل داده‌های بزرگ
  • 61. روش‌های تجزیه و تحلیل حساسیت پیشرفته
  • 62. مدل‌سازی احتمالاتی با توابع سفارشی در Stan
  • 63. اعتبارسنجی مدل‌های با توابع سفارشی
  • 64. تکنیک‌های پیشرفته MCMC در Stan
  • 65. استفاده از Stan برای یادگیری ماشین
  • 66. اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین در Stan
  • 67. بررسی تاثیر پیشین‌ها (Priors) بر نتایج مدل
  • 68. انتخاب توزیع‌های پیشین مناسب
  • 69. اعتبارسنجی حساسیت به پیشین‌ها
  • 70. مفاهیم پیشرفته در مدل‌سازی بیزی
  • 71. کاربرد Stan در تحلیل سری‌های زمانی پیچیده
  • 72. اعتبارسنجی مدل‌های سری زمانی پیشرفته
  • 73. روش‌های ارزیابی پیش‌بینی پویا
  • 74. مدل‌سازی داده‌های مکانی در Stan
  • 75. اعتبارسنجی مدل‌های مکانی
  • 76. تحلیل داده‌های پانل در Stan
  • 77. اعتبارسنجی مدل‌های پانل
  • 78. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های تصویربرداری
  • 79. اعتبارسنجی مدل‌های تصویربرداری
  • 80. تکنیک‌های کاهش خطا در مدل‌های Stan
  • 81. بررسی و رفع خطاهای رایج در Stan
  • 82. مستندسازی و انتشار نتایج مدل‌سازی Stan
  • 83. بهترین روش‌ها در مدل‌سازی آماری بیزی با Stan

📚 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.