اکسپرس 24
کتاب مدیریت سوگیری در نمونه‌گیری MCMC با Stan

کتاب مدیریت سوگیری در نمونه‌گیری MCMC با Stan

تگ‌ها: MCMC Stan آمار استنباطی آمار بیزی تحلیل داده روش‌های مونت‌کارلو سوگیری آماری شبکه‌های بیزی مدل‌سازی آماری نمونه‌گیری مارکوف

انتخاب پلن

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 نمونه‌گیری MCMC با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری مونت کارلو مارکوف چین
  • 2. مفاهیم پایه احتمال و آمار برای MCMC
  • 3. توزیع‌های احتمال و نقش آن‌ها در مدل‌سازی
  • 4. معرفی Stan: یک زبان برنامه‌نویسی احتمالاتی
  • 5. نصب و راه‌اندازی Stan و رابط‌های آن
  • 6. ساختار یک مدل Stan: داده‌ها، پارامترها و مدل
  • 7. توابع توزیع احتمال در Stan
  • 8. نحوه تعریف مدل‌های سلسله مراتبی در Stan
  • 9. نمونه‌گیری MCMC با استفاده از الگوریتم‌های Hamiltonian Monte Carlo
  • 10. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های MCMC
  • 11. تشخیص مشکلات همگرایی و راه‌حل‌های آن
  • 12. اثرات سوگیری در نمونه‌گیری MCMC
  • 13. انواع سوگیری در MCMC: سوگیری انتخاب، سوگیری اندازه‌گیری
  • 14. سوگیری ناشی از مشخصات مدل
  • 15. سوگیری ناشی از الگوریتم نمونه‌گیری
  • 16. روش‌های تشخیص سوگیری در MCMC
  • 17. استفاده از آماره‌های تشخیصی برای ارزیابی سوگیری
  • 18. تکنیک‌های کاهش سوگیری: تنظیم وزن‌ها، نمونه‌گیری تطبیقی
  • 19. تأثیر اندازه نمونه بر سوگیری و دقت
  • 20. تعیین اندازه نمونه مناسب برای دستیابی به دقت مطلوب
  • 21. مدل‌سازی با Stan: رگرسیون خطی و لجستیک
  • 22. مدل‌سازی با Stan: تحلیل واریانس
  • 23. مدل‌سازی با Stan: مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 24. مدل‌سازی با Stan: مدل‌های بقا
  • 25. مدل‌سازی با Stan: مدل‌های ترکیبی
  • 26. مدل‌سازی با Stan: مدل‌های پنهان مارکوف
  • 27. مدل‌سازی با Stan: مدل‌های سری زمانی
  • 28. مدل‌سازی با Stan: مدل‌های بیزی سلسله مراتبی
  • 29. ارزیابی مدل: معیار اطلاعات بیزی (BIC)
  • 30. ارزیابی مدل: اعتبار سنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 31. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های Stan
  • 32. بررسی حساسیت مدل به پیشین‌ها
  • 33. انتخاب پیشین‌های مناسب برای پارامترها
  • 34. استفاده از پیشین‌های غیرآگاهی (Uninformative Priors)
  • 35. استفاده از پیشین‌های آگاهی (Informative Priors)
  • 36. نحوه مستندسازی و اشتراک‌گذاری مدل‌های Stan
  • 37. بهینه‌سازی کد Stan برای بهبود عملکرد
  • 38. استفاده از Stan با زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر (R, Python)
  • 39. معرفی بسته‌های R برای کار با Stan (rstan, loo)
  • 40. معرفی کتابخانه‌های Python برای کار با Stan (PyStan)
  • 41. کاربرد Stan در علوم پزشکی و زیست‌شناسی
  • 42. کاربرد Stan در علوم اجتماعی و اقتصادی
  • 43. کاربرد Stan در مهندسی و علوم داده
  • 44. مطالعه موردی: مدل‌سازی بیماری‌های عفونی با Stan
  • 45. مطالعه موردی: پیش‌بینی قیمت سهام با Stan
  • 46. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های نظرسنجی با Stan
  • 47. مفاهیم پیشرفته MCMC: الگوریتم‌های No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 48. مفاهیم پیشرفته MCMC: الگوریتم‌های Adaptive Metropolis-Hastings
  • 49. مفاهیم پیشرفته MCMC: زنجیره‌های موازی (Parallel Chains)
  • 50. مفاهیم پیشرفته MCMC: کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 51. تکنیک‌های پیشرفته کاهش سوگیری: Importance Sampling
  • 52. تکنیک‌های پیشرفته کاهش سوگیری: Bridge Sampling
  • 53. مدل‌سازی بیزی پویا (Dynamic Bayesian Modeling) با Stan
  • 54. مدل‌سازی بیزی غیرپارامتری (Nonparametric Bayesian Modeling) با Stan
  • 55. روش‌های ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های پیچیده Stan
  • 56. بررسی اثرات داده‌های پرت (Outliers) بر نتایج MCMC
  • 57. روش‌های برخورد با داده‌های از دست رفته در مدل‌های Stan
  • 58. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی تقریب (Variational Inference)
  • 59. مقایسه MCMC و استنتاج بیزی تقریب
  • 60. استفاده از Stan برای مدل‌سازی داده‌های حجیم (Big Data)
  • 61. بهینه‌سازی عملکرد Stan در محیط‌های محاسباتی ابری
  • 62. کار با مدل‌های پیچیده و چندمتغیره در Stan
  • 63. تکنیک‌های تشخیص و رفع خطاهای رایج در کد Stan
  • 64. منابع و ابزارهای تکمیلی برای یادگیری 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.