اکسپرس 24
کتاب تنظیمات پیشرفته برای مدل‌سازی‌های پیچیده در Stan

کتاب تنظیمات پیشرفته برای مدل‌سازی‌های پیچیده در Stan

تگ‌ها: Bayesian modeling MCMC Stan Stan ایران آمار بیزی پیش‌بینی آماری تحلیل داده روش‌های مونت‌کارلو مدل‌سازی آماری مدل‌سازی پیچیده

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 تنظیمات پیشرفته برای مدل‌سازی‌های پیچیده 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. مفاهیم کلیدی احتمال و توزیع‌های آماری
  • 3. آشنایی با زبان مدل‌سازی Stan
  • 4. ساختار یک مدل Stan: داده‌ها، پارامترها و مدل
  • 5. توابع توزیع احتمال در Stan (نرم، یکنواخت، دوجمله‌ای و غیره)
  • 6. تعریف توابع likelihood در Stan
  • 7. استفاده از priorها در مدل‌سازی بیزی
  • 8. انتخاب prior مناسب: تأثیر بر نتایج
  • 9. نمونه‌برداری زنجیره‌ای مارکوف مونت‌کارلو (MCMC)
  • 10. الگوریتم‌های نمونه‌برداری MCMC در Stan
  • 11. تشخیص همگرایی MCMC: R-hat و Effective Sample Size
  • 12. تفسیر خروجی MCMC
  • 13. مدل‌سازی رگرسیون خطی در Stan
  • 14. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک در Stan
  • 15. مدل‌سازی مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM) در Stan
  • 16. مدل‌سازی اثرات تصادفی در Stan
  • 17. مدل‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models)
  • 18. مدل‌سازی مدل‌های تغییر شکل (Change Point Models)
  • 19. مدل‌سازی مدل‌های بقا (Survival Models)
  • 20. مدل‌سازی سری‌های زمانی در Stan
  • 21. مدل‌سازی مدل‌های ARIMA در Stan
  • 22. مدل‌سازی مدل‌های فضای حالت (State-Space Models)
  • 23. استفاده از Stan با R
  • 24. استفاده از Stan با Python
  • 25. استفاده از Stan با Julia
  • 26. بهینه‌سازی مدل‌های Stan
  • 27. اعتبارسنجی مدل‌های Stan
  • 28. مقایسه مدل‌ها در چارچوب بیزی (Bayes Factor)
  • 29. مدل‌سازی با داده‌های از دست رفته (Missing Data)
  • 30. مدل‌سازی با متغیرهای پنهان (Latent Variables)
  • 31. مدل‌سازی مدل‌های غیرپارامتری در Stan
  • 32. استفاده از توابع تعریف‌شده توسط کاربر (User-Defined Functions) در Stan
  • 33. مدل‌سازی داده‌های چندمتغیره (Multivariate Data)
  • 34. مدل‌سازی داده‌های مکانی (Spatial Data)
  • 35. مدل‌سازی داده‌های طولی (Longitudinal Data)
  • 36. مدل‌سازی مدل‌های مخلوط (Mixture Models)
  • 37. مدل‌سازی مدل‌های رشد (Growth Models)
  • 38. مدل‌سازی مدل‌های انتخاب (Selection Models)
  • 39. مدل‌سازی مدل‌های censored (Censored Regression)
  • 40. استفاده از Stan برای شبیه‌سازی داده‌ها
  • 41. روش‌های افزایش سرعت مدل‌سازی در Stan
  • 42. مدیریت حافظه در مدل‌های Stan
  • 43. عیب‌یابی خطاهای رایج در Stan
  • 44. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های بزرگ
  • 45. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بیزی سلسله مراتبی
  • 46. مدل‌سازی بیزی با استفاده از priorهای غیرآگاهانه
  • 47. مدل‌سازی بیزی برای پیش‌بینی
  • 48. مدل‌سازی بیزی برای تصمیم‌گیری
  • 49. مدل‌سازی بیزی در علوم پزشکی
  • 50. مدل‌سازی بیزی در علوم اجتماعی
  • 51. مدل‌سازی بیزی در مهندسی
  • 52. مدل‌سازی بیزی در اقتصاد
  • 53. مدل‌سازی بیزی در محیط زیست
  • 54. مدل‌سازی بیزی در علوم کامپیوتر
  • 55. تکنیک‌های پیشرفته MCMC در Stan
  • 56. استفاده از Stan برای Bayesian Optimization
  • 57. نوشتن کد Stan کارآمد
  • 58. بررسی و اعتبارسنجی مدل‌های پیچیده Stan
  • 59. کار با داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته در Stan
  • 60. مدل‌سازی روابط علت و معلولی با Stan
  • 61. استفاده از Stan برای تحلیل حساسیت
  • 62. مدل‌سازی مدل‌های دینامیک پذیری (Dynamic Models)
  • 63. مدل‌سازی مدل‌های شبکه (Network Models)
  • 64. تکنیک‌های موازی‌سازی در Stan
  • 65. استفاده از Stan در محیط‌های ابری
  • 66. بهبود قابلیت اطمینان مدل‌های Stan
  • 67. مفاهیم پیشرفته در آمار بیزی
  • 68. کاربرد Stan در تحلیل داده‌های ژنتیکی
  • 69. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های تصویربرداری
  • 70. مدل‌سازی بیزی برای یادگیری ماشین
  • 71. بهینه‌سازی پارامترهای Stan برای کارایی بیشتر
  • 72. مقایسه Stan با سایر پلتفرم‌های مدل‌سازی بیزی

📚 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.