اکسپرس 24
کتاب مدیریت سوگیری در نمونه‌گیری MCMC با Stan

کتاب مدیریت سوگیری در نمونه‌گیری MCMC با Stan

تگ‌ها: MCMC Stan Stan آموزش آمار استنباطی آمار بیزی تحلیل داده روش‌های عددی سوگیری در آمار 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 مونت‌کارلو زنجیره مارکوف
  • 2. مفاهیم پایه آمار بیزی
  • 3. مدل‌های آماری و زبان مدل‌سازی Stan
  • 4. نصب و راه‌اندازی Stan و محیط‌های توسعه
  • 5. ساختار یک مدل Stan: داده‌ها، پارامترها، و مدل
  • 6. توابع توزیع احتمال در Stan
  • 7. نمونه‌گیری با استفاده از الگوریتم‌های MCMC
  • 8. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های MCMC
  • 9. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
  • 10. اهمیت انتخاب توزیع‌های پیشین مناسب
  • 11. تاثیر توزیع‌های پیشین بر نتایج
  • 12. سوگیری در نمونه‌گیری MCMC: علل و انواع
  • 13. سوگیری ناشی از مدل‌های نادرست
  • 14. سوگیری ناشی از پارامترهای همبسته
  • 15. سوگیری ناشی از داده‌های پرت
  • 16. روش‌های کاهش سوگیری در مدل‌سازی Stan
  • 17. تکنیک‌های تغییر متغیر
  • 18. استفاده از توزیع‌های پیشین منظم‌کننده (Regularizing Priors)
  • 19. تکنیک‌های بهبود همگرایی MCMC
  • 20. الگوریتم‌های نمونه‌گیری پیشرفته در Stan (NUTS)
  • 21. بهینه‌سازی کد Stan برای سرعت و کارایی
  • 22. بررسی حساسیت مدل به تغییرات توزیع پیشین
  • 23. اعتبارسنجی مدل با استفاده از داده‌های جدید
  • 24. مقایسه مدل‌های مختلف با استفاده از معیارهای اطلاعاتی
  • 25. استفاده از Stan برای مدل‌سازی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Modeling)
  • 26. مدل‌سازی داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 27. مدل‌سازی داده‌های سانسور شده (Censored Data)
  • 28. مدل‌سازی مدل‌های ترکیبی (Mixture Models)
  • 29. مدل‌سازی سری‌های زمانی با Stan
  • 30. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های Stan
  • 31. ارائه نتایج مدل‌سازی Stan
  • 32. تفسیر خروجی‌های Stan
  • 33. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های مکانی
  • 34. مدل‌سازی داده‌های پانل (Panel Data)
  • 35. بررسی و اصلاح خطاهای رایج در مدل‌سازی Stan
  • 36. نوشتن توابع تعریف‌شده توسط کاربر (User-Defined Functions) در Stan
  • 37. ادغام Stan با زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر (R, Python)
  • 38. استفاده از Stan برای شبیه‌سازی مونت‌کارلو
  • 39. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل
  • 40. تحلیل عدم قطعیت در مدل‌سازی آماری
  • 41. کاربرد Stan در علوم زیستی
  • 42. کاربرد Stan در علوم اجتماعی
  • 43. کاربرد Stan در مهندسی
  • 44. کاربرد Stan در اقتصادسنجی
  • 45. تکنیک‌های عیب‌یابی و رفع اشکال در کد Stan
  • 46. بهینه‌سازی پارامترهای نمونه‌گیری MCMC
  • 47. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های بزرگ
  • 48. استفاده از Stan در محاسبات موازی (Parallel Computing)
  • 49. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بیزی غیرپارامتری با Stan
  • 50. مدل‌سازی با استفاده از فرآیندهای گوسی (Gaussian Processes)
  • 51. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) در Stan
  • 52. استفاده از Stan برای تحلیل تصویر
  • 53. مدل‌سازی شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
  • 54. مدل‌سازی پویایی‌های سیستم (System Dynamics)
  • 55. تحلیل حساسیت مدل (Sensitivity Analysis)
  • 56. روش‌های ارزیابی و مقایسه مدل‌های بیزی
  • 57. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های نظرسنجی
  • 58. مدل‌سازی داده‌های ترتیبی (Ordinal Data)
  • 59. مدل‌سازی داده‌های شمارشی (Count Data)
  • 60. بهینه‌سازی مدل‌های پیچیده با Stan
  • 61. تکنیک‌های کاهش واریانس در MCMC
  • 62. مدل‌سازی داده‌های چندمتغیره (Multivariate Data)
  • 63. استفاده از Stan برای تحلیل بقا (Survival Analysis)
  • 64. مدل‌سازی رویدادهای نادر (Rare Events)
  • 65. کاربرد Stan در تشخیص الگو (Pattern Recognition)
  • 66. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های غیرمعمول (Non-standard Distributions)
  • 67. روش‌های ارزیابی کیفیت داده‌ها در مدل‌سازی بیزی
  • 68. استفاده از Stan برای تحلیل ریسک
  • 69. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های پیشین تطبیقی (Adaptive Priors)
  • 70. بررسی و تحلیل نتایج مدل‌سازی در قالب گزارش‌های علمی

📚 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.