اکسپرس 24
کتاب استنتاج مدل‌های خطی تعمیم‌یافته با شبیه‌سازی مونت‌کارلو مارکوف: راهنمای جامع و کاربردی

کتاب استنتاج مدل‌های خطی تعمیم‌یافته با شبیه‌سازی مونت‌کارلو مارکوف: راهنمای جامع و کاربردی

تگ‌ها: GLM MCMC آمار بیزی استنتاج آماری تحلیل داده روش‌های عددی شبیه‌سازی مونت‌کارلو مدل خطی تعمیم‌یافته مدل‌سازی آماری مونت‌کارلو 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 استنتاج مدل‌های خطی تعمیم‌یافته با شبیه‌سازی مونت‌کارلو مارکوف: راهنمای جامع و کاربردی

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

موضوع میانی: استنتاج مبتنی بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 2. مفاهیم اساسی رگرسیون تعمیم‌یافته
  • 3. توزیع‌های احتمالاتی در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 4. تابع پیوند و نقش آن در رگرسیون
  • 5. انتخاب تابع پیوند مناسب برای داده‌ها
  • 6. برآورد پارامترهای مدل خطی تعمیم‌یافته
  • 7. روش حداکثر درست‌نمایی (MLE)
  • 8. آزمون فرض در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 9. مقایسه مدل‌های رگرسیون تعمیم‌یافته
  • 10. معیارهای ارزیابی مدل
  • 11. بررسی باقی‌مانده‌ها و تشخیص مشکلات مدل
  • 12. مدل‌سازی داده‌های دودویی با رگرسیون لجستیک
  • 13. رگرسیون پواسون برای داده‌های شمارشی
  • 14. رگرسیون گاما برای داده‌های پیوسته مثبت
  • 15. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته برای داده‌های با واریانس ناهمسان
  • 16. روش‌های وزن‌دهی برای داده‌های با واریانس ناهمسان
  • 17. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی مونت‌کارلو
  • 18. تولید اعداد تصادفی
  • 19. روش‌های کاهش واریانس در مونت‌کارلو
  • 20. شبیه‌سازی مونت‌کارلو برای تخمین انتگرال‌ها
  • 21. شبیه‌سازی مونت‌کارلو برای بهینه‌سازی
  • 22. زنجیره‌های مارکوف و مفاهیم اساسی
  • 23. فضای حالت و ماتریس انتقال
  • 24. توزیع تعادلی در زنجیره‌های مارکوف
  • 25. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 26. شبیه‌سازی مونت‌کارلو مارکوف (MCMC)
  • 27. استفاده از MCMC برای استنتاج بیزی
  • 28. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی
  • 29. توزیع پیشین و توزیع پسین
  • 30. استنتاج بیزی در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 31. استفاده از MCMC برای تخمین توزیع پسین
  • 32. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های MCMC
  • 33. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
  • 34. استفاده از MCMC برای مدل‌سازی رگرسیون لجستیک
  • 35. استفاده از MCMC برای مدل‌سازی رگرسیون پواسون
  • 36. مدل‌های سلسله مراتبی و MCMC
  • 37. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته سلسله مراتبی
  • 38. استفاده از MCMC برای استنتاج در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 39. روش‌های موازی‌سازی MCMC
  • 40. بهبود کارایی MCMC با تکنیک‌های پیشرفته
  • 41. کاربرد شبیه‌سازی مونت‌کارلو مارکوف در علوم پزشکی
  • 42. کاربرد در علوم زیستی و محیط زیست
  • 43. کاربرد در علوم اجتماعی و اقتصادی
  • 44. انتخاب مدل مناسب با استفاده از MCMC
  • 45. مقایسه مدل‌ها با استفاده از فاکتور بیز
  • 46. اعتبارسنجی مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 47. بررسی حساسیت مدل به تغییرات داده
  • 48. تفسیر نتایج مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 49. نرم‌افزارهای کاربردی برای شبیه‌سازی مونت‌کارلو مارکوف
  • 50. R و بسته MCMCpack
  • 51. Python و بسته PyMC3
  • 52. استفاده از Stan برای MCMC
  • 53. مثال‌های کاربردی جامع در R
  • 54. مثال‌های کاربردی جامع در Python
  • 55. رویکردهای نوین در شبیه‌سازی مونت‌کارلو مارکوف
  • 56. تکنیک‌های تطبیقی MCMC
  • 57. روش‌های بدون نمونه‌برداری (Sample-Free)
  • 58. چالش‌ها و محدودیت‌های شبیه‌سازی مونت‌کارلو مارکوف
  • 59. بهینه‌سازی کد MCMC برای سرعت و کارایی
  • 60. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج 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.