اکسپرس 24
کتاب مدیریت سوگیری در اجرای Stan

کتاب مدیریت سوگیری در اجرای Stan

تگ‌ها: MCMC Stan آمار استنباطی آمار بیزی احتمالات تحلیل داده روش‌های مونت‌کارلو مدل‌سازی آماری مدیریت سوگیری 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 مدیریت سوگیری در اجرای Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری
  • 2. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 3. نصب و پیکربندی Stan
  • 4. مفاهیم پایه‌ای احتمال و توزیع‌های آماری
  • 5. مفاهیم کلیدی در مدل‌سازی بیزی
  • 6. توابع احتمال و توابع پیشین
  • 7. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری مونت‌کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 8. ارزیابی همگرایی MCMC
  • 9. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
  • 10. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM) در Stan
  • 11. رگرسیون لجستیک در Stan
  • 12. مدل‌های رگرسیونی سلسله‌مراتبی
  • 13. مدل‌سازی اثرات تصادفی
  • 14. مدل‌های مخلوط گاوسی
  • 15. مدل‌سازی داده‌های گسسته
  • 16. مدل‌سازی داده‌های زمانی
  • 17. مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 18. مدل‌های بقا در Stan
  • 19. مدل‌های پواسون و دو جمله‌ای
  • 20. مدل‌های بتا و گاما
  • 21. مدل‌سازی توزیع‌های غیرمعمول
  • 22. مدل‌سازی با متغیرهای پنهان
  • 23. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی
  • 24. شبکه‌های بیزی
  • 25. مدل‌سازی علت و معلولی
  • 26. روش‌های تخمین پارامتر در مدل‌های گرافیکی
  • 27. مدل‌های چندمتغیره
  • 28. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) در Stan
  • 29. تحلیل عاملی
  • 30. مدل‌سازی داده‌های مکانی
  • 31. مدل‌های Kriging
  • 32. مدل‌های GMRF
  • 33. مدل‌سازی داده‌های پانل
  • 34. اثرات ثابت و اثرات تصادفی در داده‌های پانل
  • 35. مدل‌های تغییرات ساختاری
  • 36. شناسایی و تخمین پارامترهای مدل
  • 37. اعتبارسنجی مدل
  • 38. بررسی حساسیت مدل
  • 39. مقایسه مدل‌ها
  • 40. انتخاب مدل
  • 41. تفسیر نتایج مدل
  • 42. نوشتن کد Stan کارآمد
  • 43. بهینه‌سازی کد Stan
  • 44. عیب‌یابی کد Stan
  • 45. استفاده از Stan برای داده‌های بزرگ
  • 46. مقدمه‌ای بر Stan با رابط‌های گرافیکی
  • 47. ادغام Stan با R
  • 48. ادغام Stan با Python
  • 49. استفاده از Stan در محیط‌های محاسباتی ابری
  • 50. کاربرد Stan در علوم پزشکی
  • 51. کاربرد Stan در علوم اجتماعی
  • 52. کاربرد Stan در مهندسی
  • 53. کاربرد Stan در علوم محیطی
  • 54. بررسی موردی: مدل‌سازی رشد گیاه
  • 55. بررسی موردی: مدل‌سازی رفتار مشتری
  • 56. بررسی موردی: مدل‌سازی قیمت سهام
  • 57. بررسی موردی: مدل‌سازی بیماری‌های عفونی
  • 58. آموزش پیشرفته MCMC: الگوریتم‌های NUTS و HMC
  • 59. تکنیک‌های کاهش واریانس MCMC
  • 60. مدل‌سازی سلسله‌مراتبی پیشرفته
  • 61. مدل‌های غیرپارامتری در Stan
  • 62. مدل‌سازی بیزی پویا
  • 63. بررسی و رفع سوگیری‌های مدل‌سازی
  • 64. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
  • 65. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل
  • 66. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بیزی سلسله‌مراتبی با Stan
  • 67. مدل‌سازی داده‌های از دست رفته
  • 68. تأثیر انتخاب توزیع پیشین بر نتایج مدل
  • 69. استفاده از توزیع‌های پیشین غیر اطلاعاتی
  • 70. تحلیل حساسیت به توزیع پیشین
  • 71. مدل‌سازی با قیود
  • 72. مدل‌سازی با متغیرهای گسسته ترتیبی
  • 73. مدل‌سازی با داده‌های سانسور شده
  • 74. مدل‌سازی داده‌های چندحالته
  • 75. مفاهیم پیشرفته در MCMC

📚 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.