اکسپرس 24
کتاب رفع مشکلات رایج در مدل‌سازی با Stan

کتاب رفع مشکلات رایج در مدل‌سازی با Stan

تگ‌ها: MCMC Stan آمار آمار بیزی تحلیل داده تنظیم Stan روش‌های نمونه‌گیری مدل‌سازی آماری مدل‌سازی احتمالی مشکلات 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 رفع مشکلات رایج در مدل‌سازی با 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. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 3. نصب و راه‌اندازی Stan و ابزارهای مرتبط
  • 4. ساختار یک مدل Stan: بلوک‌های اصلی
  • 5. انواع داده‌ها در Stan
  • 6. تعریف پارامترها و متغیرهای پنهان
  • 7. توابع احتمال در Stan
  • 8. توابع توزیع پیشین (Prior Distributions)
  • 9. توابع توزیع درست‌نمایی (Likelihood Functions)
  • 10. نمونه‌برداری از توزیع پسین (Posterior Distribution)
  • 11. الگوریتم‌های نمونه‌برداری MCMC در Stan
  • 12. تشخیص همگرایی زنجیره‌های MCMC
  • 13. ارزیابی کیفیت نمونه‌برداری
  • 14. محاسبه آماره‌های توصیفی از توزیع پسین
  • 15. پیش‌بینی و ارزیابی مدل
  • 16. مدل‌سازی رگرسیون خطی با Stan
  • 17. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک با Stan
  • 18. مدل‌سازی واریانس‌های تصادفی با Stan
  • 19. مدل‌سازی سلسله مراتبی (Hierarchical Modeling)
  • 20. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با Stan
  • 21. مدل‌سازی داده‌های زمان سری با Stan
  • 22. استفاده از توابع تعریف‌شده توسط کاربر (User-Defined Functions)
  • 23. بهینه‌سازی مدل با استفاده از توابع گرادیان
  • 24. مدل‌سازی با داده‌های مفقود (Missing Data)
  • 25. مدل‌سازی با متغیرهای طبقه‌ای (Categorical Variables)
  • 26. مدل‌سازی چندمتغیره (Multivariate Modeling)
  • 27. مدل‌سازی مدل‌های غیرخطی
  • 28. استفاده از محدودیت‌ها (Constraints) در مدل‌سازی
  • 29. بررسی مدل و تشخیص مشکلات
  • 30. مقایسه مدل‌ها با استفاده از شاخص‌های اطلاعاتی (Information Criteria)
  • 31. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 32. کار با مدل‌های پیچیده و بزرگ
  • 33. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های Stan
  • 34. استفاده از Stan در R
  • 35. استفاده از Stan در Python
  • 36. ادغام Stan با سایر بسته‌های آماری
  • 37. عیب‌یابی خطاهای رایج در Stan
  • 38. نوشتن کد Stan کارآمد و قابل‌فهم
  • 39. مستندسازی مدل‌های Stan
  • 40. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های بزرگ
  • 41. مدل‌سازی بیزی در حضور عدم قطعیت
  • 42. تکنیک‌های حساسیت به پارامترهای پیشین
  • 43. استفاده از Stan برای مدل‌سازی فضایی
  • 44. مدل‌سازی بیزی برای یادگیری ماشین
  • 45. کاربرد Stan در علوم زیستی
  • 46. کاربرد Stan در علوم اجتماعی
  • 47. کاربرد Stan در اقتصاد
  • 48. کاربرد Stan در مهندسی
  • 49. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل بقا
  • 50. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های پانل
  • 51. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل سری‌های زمانی مکانی
  • 52. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های تصویربرداری
  • 53. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های ژنتیکی
  • 54. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های متنی
  • 55. تحلیل حساسیت مدل به داده‌های پرت
  • 56. استفاده از Stan برای شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 57. روش‌های موازی‌سازی در Stan
  • 58. بهبود سرعت نمونه‌برداری MCMC
  • 59. استفاده از Stan برای تحلیل تصمیم‌گیری
  • 60. مدل‌سازی بیزی برای پیش‌بینی ریسک
  • 61. استفاده از Stan برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 62. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های مالی
  • 63. مدل‌سازی بیزی با مدل‌های تعمیم‌یافته خطی (GLM)
  • 64. مدل‌سازی بیزی با مدل‌های تعمیم‌یافته مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GAM)
  • 65. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های مکانی-زمانی
  • 66. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های نظرسنجی
  • 67. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های آزمایشگاهی
  • 68. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های حسگرها
  • 69. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های سنسورهای اینترنت اشیا (IoT)
  • 70. مدل‌سازی بیزی برای مسائل بهینه‌سازی
  • 71. استفاده از Stan برای کنترل کیفیت آماری
  • 72. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل داده‌های Big Data
  • 73. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های حجیم
  • 74. بررسی و مقایسه Stan با سایر نرم‌افزارهای مدل‌سازی بیزی
  • 75. آینده مدل‌سازی 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.