اکسپرس 24
کتاب فهم عمیق Dynamic MCMC برای پژوهشگران آماری

کتاب فهم عمیق Dynamic MCMC برای پژوهشگران آماری

تگ‌ها: Dynamic MCMC MCMC آمار استنباطی آمار بیزی پژوهش آماری تحلیل داده روش‌های عددی روش‌های مونت‌کارلو مدل‌سازی آماری نمونه‌گیری مارکوف

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 فهم عمیق Dynamic MCMC برای پژوهشگران آماری

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

موضوع میانی: Dynamic MCMC

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت‌کارلو زنجیره‌ای مارکوف
  • 2. مفاهیم اساسی احتمالات و توزیع‌های آماری
  • 3. توزیع‌های احتمالاتی رایج در آمار بیزی
  • 4. معرفی الگوریتم MCMC و کاربردهای آن
  • 5. فضای حالت و همگرایی زنجیر
  • 6. تخمین چگالی احتمال با استفاده از MCMC
  • 7. روش Metropolis-Hastings: مبانی و الگوریتم
  • 8. انتخاب توزیع پیشنهادی در روش Metropolis-Hastings
  • 9. تنظیم پارامترهای روش Metropolis-Hastings
  • 10. روش Gibbs Sampling: اصول و کاربردها
  • 11. شرط‌بندی Gibbs و پیاده‌سازی آن
  • 12. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 13. روش Hamiltonian Monte Carlo (HMC): مبانی فیزیکی
  • 14. محاسبه گرادیان و کاربرد آن در HMC
  • 15. تنظیم پارامترهای HMC برای بهبود کارایی
  • 16. روش No-U-Turn Sampler (NUTS): خودتنظیم‌سازی HMC
  • 17. بهینه‌سازی زنجیره‌های MCMC: پیش‌گرمایش و تنظیم
  • 18. تشخیص همگرایی زنجیره‌های MCMC: روش‌های بصری
  • 19. آزمون‌های رسمی همگرایی: Gelman-Rubin و Raftery-Lewis
  • 20. ارزیابی عملکرد MCMC: نرخ پذیرش و طول زنجیره
  • 21. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها: Thinning و Blocking
  • 22. پیاده‌سازی MCMC در R: پکیج MCMCpack
  • 23. پیاده‌سازی MCMC در Python: پکیج PyMC3
  • 24. MCMC برای مدل‌های رگرسیون خطی
  • 25. MCMC برای مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 26. MCMC برای مدل‌های مخلوط گاوسی
  • 27. MCMC برای مدل‌های سلسله مراتبی
  • 28. MCMC در مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 29. MCMC برای تحلیل بقا
  • 30. MCMC در تحلیل داده‌های از دست رفته
  • 31. MCMC برای مدل‌های انتخاب تصادفی
  • 32. MCMC در مدل‌های پنهان مارکوف
  • 33. MCMC در مدل‌های بیزی غیرپارامتری
  • 34. استفاده از MCMC برای تخمین پارامترهای توزیع‌های پیچیده
  • 35. محاسبه شواهد حاشیه‌ای با استفاده از MCMC
  • 36. تخمین عدم قطعیت در مدل‌های بیزی با MCMC
  • 37. مقایسه مدل‌ها با استفاده از فاکتور Bayes و MCMC
  • 38. روش‌های موازی‌سازی MCMC برای افزایش سرعت
  • 39. MCMC و مسائل بهینه‌سازی
  • 40. کاربردهای MCMC در علوم زیستی
  • 41. کاربردهای MCMC در علوم مالی
  • 42. کاربردهای MCMC در مهندسی
  • 43. MCMC و یادگیری ماشین
  • 44. روش‌های پیشرفته MCMC: Particle Markov Chain Monte Carlo (PMCMC)
  • 45. روش‌های پیشرفته MCMC: Approximate Bayesian Computation (ABC)
  • 46. روش‌های پیشرفته MCMC: Sequential Monte Carlo (SMC)
  • 47. MCMC و مدل‌سازی فضایی
  • 48. MCMC و تحلیل تصاویر
  • 49. MCMC و پردازش سیگنال
  • 50. MCMC و شبکه‌های بیزی
  • 51. انتخاب مدل مناسب MCMC برای داده‌های مختلف
  • 52. مقایسه کارایی الگوریتم‌های MCMC در شرایط مختلف
  • 53. راهنمایی برای انتخاب توزیع‌های پیشنهادی مناسب
  • 54. عوامل موثر بر سرعت همگرایی MCMC
  • 55. چالش‌ها و راهکارهای بهبود عملکرد MCMC
  • 56. آینده MCMC و روش‌های جدید در نمونه‌برداری Bayesian

📚 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.