اکسپرس 24
کتاب ارزیابی همگرایی در الگوریتم Metropolis-Hastings

کتاب ارزیابی همگرایی در الگوریتم Metropolis-Hastings

تگ‌ها: MCMC آمار استنباطی آمار بیزی ارزیابی همگرایی الگوریتم Metropolis-Hastings زنجیره مارکوف مدل‌سازی آماری نمونه‌گیری مونت‌کارلو همگرایی 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 ارزیابی همگرایی در الگوریتم Metropolis-Hastings

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

موضوع میانی: Metropolis-Hastings Algorithm

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری مونت کارلو
  • 2. الگوریتم Metropolis-Hastings: اصول پایه
  • 3. فضای حالت و توزیع هدف
  • 4. پیشنهادها در الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 5. نسبت پذیرش و تاثیر آن بر کارایی
  • 6. توابع چگالی احتمال و نقش آن‌ها
  • 7. پیاده‌سازی الگوریتم Metropolis-Hastings در R
  • 8. پیاده‌سازی الگوریتم Metropolis-Hastings در پایتون
  • 9. بررسی همگرایی در الگوریتم‌های مونت کارلو
  • 10. آزمون‌های همگرایی: آزمون Gelman-Rubin
  • 11. آزمون‌های همگرایی: تحلیل بصری زنجیره
  • 12. اندازه‌گیری همگرایی: ACF و Trace Plots
  • 13. تاثیر انتخاب توزیع پیشنهادی بر همگرایی
  • 14. توزیع‌های پیشنهادی متقارن و نامتقارن
  • 15. تنظیم پارامترهای توزیع پیشنهادی
  • 16. همگرایی در ابعاد بالا: چالش‌ها و راهکارها
  • 17. روش‌های کاهش همبستگی در زنجیره‌ها
  • 18. روش‌های موازی‌سازی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 19. کاربرد الگوریتم Metropolis-Hastings در آمار بیزی
  • 20. استنتاج بیزی و الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 21. برآورد توزیع پسین با استفاده از MCMC
  • 22. مدل‌های آماری و الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 23. کاربرد در مدل‌های رگرسیون
  • 24. کاربرد در مدل‌های طبقه‌بندی
  • 25. کاربرد در مدل‌های سری زمانی
  • 26. ارزیابی مدل با استفاده از MCMC
  • 27. مقایسه الگوریتم Metropolis-Hastings با سایر الگوریتم‌های MCMC
  • 28. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 29. الگوریتم Slice Sampling
  • 30. الگوریتم Hamiltonian Monte Carlo
  • 31. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسئله مورد نظر
  • 32. بهینه‌سازی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 33. روش‌های بهبود کارایی الگوریتم
  • 34. استفاده از اطلاعات اولیه
  • 35. استفاده از روش‌های تطبیقی
  • 36. کاربرد در مسائل بهینه‌سازی
  • 37. یافتن کمینه توابع با استفاده از MCMC
  • 38. کاربرد در فیزیک آماری
  • 39. شبیه‌سازی سیستم‌های فیزیکی با استفاده از MCMC
  • 40. کاربرد در علوم مالی
  • 41. مدل‌سازی ریسک با استفاده از MCMC
  • 42. کاربرد در زیست‌فراوانی‌شناسی
  • 43. تحلیل داده‌های ژنتیکی با استفاده از MCMC
  • 44. همگرایی در مدل‌های پیچیده
  • 45. چالش‌های همگرایی در مدل‌های با ابعاد بالا
  • 46. روش‌های تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
  • 47. نرم‌افزارهای تخصصی MCMC
  • 48. Stan
  • 49. JAGS
  • 50. BUGS
  • 51. مقایسه نرم‌افزارهای MCMC
  • 52. تحلیل حساسیت در MCMC
  • 53. تاثیر پارامترهای مدل بر نتایج
  • 54. بررسی اثرات تغییر در داده‌ها
  • 55. مقدمه‌ای بر روش‌های Particle Filtering
  • 56. ترکیب الگوریتم Metropolis-Hastings و Particle Filtering
  • 57. کاربرد در ردیابی اشیاء
  • 58. کاربرد در پیش‌بینی وضعیت سیستم‌ها
  • 59. آینده الگوریتم‌های MCMC و همگرایی
  • 60. تحقیقات جدید در زمینه MCMC
  • 61. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو

📚 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.