اکسپرس 24
کتاب تکنیک‌های عیب‌یابی پیشرفته برای Gibbs Sampling در JAGS

کتاب تکنیک‌های عیب‌یابی پیشرفته برای Gibbs Sampling در JAGS

تگ‌ها: Gibbs Sampling JAGS MCMC آمار بیزی تحلیل آماری روش‌های آماری عیب‌یابی 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 تکنیک‌های عیب‌یابی پیشرفته برای Gibbs Sampling در JAGS

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری Gibbs در JAGS

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری مارکوف زنجیره‌ای مونت‌کارلو (MCMC)
  • 2. مبانی نظری الگوریتم Gibbs Sampling
  • 3. نرم‌افزار JAGS: نصب، راه‌اندازی و محیط کار
  • 4. ساختار مدل‌های احتمالاتی در JAGS
  • 5. ورودی و خروجی داده‌ها در JAGS
  • 6. تعریف توزیع‌های احتمالاتی در JAGS
  • 7. توزیع‌های پیشین (Prior Distributions) و انتخاب آن‌ها
  • 8. توزیع‌های پسین (Posterior Distributions) و تفسیر
  • 9. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های MCMC
  • 10. آزمون‌های تشخیصی همگرایی: R-hat, Geweke, Heidelberger-Welch
  • 11. شناسایی و رفع مشکلات همگرایی
  • 12. مدل‌سازی داده‌های پیوسته در JAGS
  • 13. مدل‌سازی داده‌های گسسته در JAGS
  • 14. مدل‌سازی داده‌های ترکیبی در JAGS
  • 15. استفاده از توابع شرطی در مدل‌های JAGS
  • 16. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models)
  • 17. مدل‌های اثرات تصادفی در JAGS
  • 18. مدل‌سازی داده‌های از دست رفته (Missing Data)
  • 19. تکنیک‌های جایگزینی داده‌های از دست رفته
  • 20. بررسی حساسیت مدل به انتخاب توزیع‌های پیشین
  • 21. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 22. مقایسه مدل‌ها با استفاده از شاخص‌های اطلاعاتی (DIC, WAIC, LOO)
  • 23. اعتبارسنجی مدل: بررسی برازش (Model Checking)
  • 24. پیش‌بینی و بازسازی بازه اطمینان
  • 25. استفاده از JAGS برای مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 26. مدل‌های خودرگرسیونی (AR) در JAGS
  • 27. مدل‌های میانگین متحرک (MA) در JAGS
  • 28. مدل‌های ARIMA در JAGS
  • 29. مدل‌سازی داده‌های فضایی با JAGS
  • 30. مدل‌های Kriging در JAGS
  • 31. مدل‌های CAR در JAGS
  • 32. بهینه‌سازی کد JAGS برای افزایش سرعت اجرا
  • 33. استفاده از توابع داخلی JAGS
  • 34. تکنیک‌های موازی‌سازی محاسبات در JAGS
  • 35. عیب‌یابی خطاهای رایج در JAGS
  • 36. بررسی و رفع خطاهای مربوط به تعریف مدل
  • 37. بررسی و رفع خطاهای مربوط به داده‌ها
  • 38. بررسی و رفع خطاهای مربوط به همگرایی
  • 39. استفاده از JAGS در ترکیب با زبان R
  • 40. استفاده از JAGS در ترکیب با زبان Python
  • 41. مدل‌سازی بیزی در مسائل رگرسیون
  • 42. مدل‌سازی بیزی در مسائل طبقه‌بندی
  • 43. مدل‌سازی بیزی در مسائل خوشه‌بندی
  • 44. تطبیق مدل با داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 45. استفاده از روش‌های تقریب برای داده‌های بزرگ
  • 46. روش‌های کاهش ابعاد داده‌ها
  • 47. مدل‌سازی بیزی غیرپارامتری
  • 48. آشنایی با توابع Kernel در JAGS
  • 49. استفاده از فرآیندهای گوسی برای مدل‌سازی
  • 50. تفسیر نتایج مدل در JAGS
  • 51. ارائه نتایج به صورت گرافیکی و جدولی
  • 52. نوشتن گزارش‌های فنی با استفاده از JAGS
  • 53. بررسی موردی: مدل‌سازی با استفاده از JAGS در علوم پزشکی
  • 54. بررسی موردی: مدل‌سازی با استفاده از JAGS در علوم اجتماعی
  • 55. بررسی موردی: مدل‌سازی با استفاده از JAGS در مهندسی
  • 56. تکنیک‌های پیشرفته برای سرعت بخشیدن به فرآیند نمونه‌گیری
  • 57. استفاده از الگوریتم‌های Adaptive MCMC
  • 58. تکنیک‌های Thinning و Burn-in
  • 59. مدل‌سازی چندمتغیره با استفاده از JAGS
  • 60. استفاده از توابع شرطی پیچیده
  • 61. تکنیک‌های ارزیابی مدل‌های پیچیده
  • 62. عیب‌یابی مدل‌های پیچیده در JAGS
  • 63. توسعه مدل‌های سفارشی در JAGS
  • 64. آشنایی با زبان مدل‌سازی JAGS
  • 65. برنامه‌نویسی توابع سفارشی در JAGS
  • 66. ادغام JAGS با سایر نرم‌افزارهای آماری
  • 67. استفاده از JAGS در محیط‌های محاسباتی ابری
  • 68. آینده مدل‌سازی بیزی و JAGS

📚 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.