اکسپرس 24
کتاب رفع مشکلات رایج در مدل‌سازی با Stan

کتاب رفع مشکلات رایج در مدل‌سازی با Stan

تگ‌ها: MCMC Stan Stan فارسی آمار بیزی بیزین تحلیل آماری رفع مشکل Stan روش‌های عددی مدل‌سازی آماری مدل‌سازی با Stan

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 رفع مشکلات رایج در مدل‌سازی با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی احتمالی بیزی
  • 2. آشنایی با زبان مدل‌سازی Stan
  • 3. نصب و راه‌اندازی Stan و ابزارهای مرتبط
  • 4. ساختار یک مدل Stan: داده‌ها، پارامترها، و مدل
  • 5. توابع توزیعی احتمال در Stan
  • 6. توابع تبدیل در Stan
  • 7. نمونه‌برداری از توزیع پسین با Stan
  • 8. روش‌های نمونه‌برداری MCMC در Stan
  • 9. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های MCMC
  • 10. تشخیص مشکلات همگرایی و راه‌حل‌ها
  • 11. مدل‌سازی خطی ساده در Stan
  • 12. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک در Stan
  • 13. مدل‌سازی اثرات تصادفی در Stan
  • 14. مدل‌سازی با داده‌های از دست رفته (Missing Data)
  • 15. مدل‌سازی سلسله مراتبی (Hierarchical Modeling)
  • 16. مدل‌سازی مدل‌های تعمیم‌یافته (Generalized Linear Models)
  • 17. مدل‌سازی سری‌های زمانی در Stan
  • 18. مدل‌سازی مدل‌های بقا (Survival Models)
  • 19. مدل‌سازی مدل‌های مخلوط گاوسی (Gaussian Mixture Models)
  • 20. مدل‌سازی فرآیندهای گوسی (Gaussian Processes)
  • 21. استفاده از محدودیت‌ها در مدل‌های Stan
  • 22. تعریف توابع سفارشی در Stan
  • 23. بهینه‌سازی مدل‌ها در Stan
  • 24. مقایسه مدل‌ها با استفاده از معیارهای اطلاعاتی (Information Criteria)
  • 25. اعتبارسنجی مدل‌های Stan
  • 26. خطایابی و رفع اشکال در مدل‌های Stan
  • 27. مدل‌سازی با داده‌های پیچیده و چندمتغیره
  • 28. استفاده از Stan با R
  • 29. استفاده از Stan با Python
  • 30. ادغام Stan با سایر زبان‌های برنامه‌نویسی
  • 31. کاربرد Stan در علوم اجتماعی
  • 32. کاربرد Stan در زیست‌شناسی
  • 33. کاربرد Stan در مهندسی
  • 34. کاربرد Stan در اقتصاد
  • 35. تحلیل حساسیت مدل‌های Stan
  • 36. مدل‌سازی بیزی غیرپارامتری با Stan
  • 37. استفاده از Stan برای تخمین پارامترهای مدل‌های پیچیده
  • 38. مدل‌سازی مدل‌های انتقال حالت (State-Space Models)
  • 39. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های Stan
  • 40. مدل‌سازی با استفاده از داده‌های بزرگ
  • 41. روش‌های موازی‌سازی در Stan
  • 42. مدل‌سازی مدل‌های پویای بیزی (Dynamic Bayesian Models)
  • 43. استفاده از Stan برای پیش‌بینی
  • 44. مدل‌سازی مدل‌های مبتنی بر عامل (Agent-Based Models)
  • 45. مدل‌سازی مدل‌های شبکه بیزی (Bayesian Networks)
  • 46. مدل‌سازی با استفاده از priors اطلاعاتی (informative priors)
  • 47. انتخاب prior مناسب در مدل‌های بیزی
  • 48. ارزیابی اثر prior بر نتایج مدل
  • 49. مدل‌سازی مدل‌های ناهموار (non-smooth models)
  • 50. استفاده از Stan برای یادگیری ماشین
  • 51. مدل‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی (Classification Models)
  • 52. مدل‌سازی مدل‌های خوشه‌بندی (Clustering Models)
  • 53. مدل‌سازی مدل‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction Models)
  • 54. کاربرد Stan در پردازش تصویر
  • 55. کاربرد Stan در پردازش زبان طبیعی
  • 56. مدل‌سازی مدل‌های مبتنی بر درخت (Tree-Based Models)
  • 57. مدل‌سازی مدل‌های عصبی بیزی (Bayesian Neural Networks)
  • 58. بهینه‌سازی مدل‌های پیچیده با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته
  • 59. مدل‌سازی مدل‌های چند لایه (Multi-Layer Models)
  • 60. ارزیابی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
  • 61. مدل‌سازی با استفاده از داده‌های سانسور شده (Censored Data)
  • 62. مدل‌سازی مدل‌های بقای سانسور شده (Censored Survival Models)
  • 63. مدل‌سازی مدل‌های زمانی غیرخطی (Nonlinear Time Series Models)
  • 64. مدل‌سازی مدل‌های تغییر رژیم (Regime-Switching Models)
  • 65. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های پانل (Panel Data)
  • 66. مدل‌سازی مدل‌های اثرات ثابت و تصادفی در داده‌های پانل
  • 67. مدل‌سازی مدل‌های پویا در داده‌های پانل
  • 68. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های مکانی (Spatial Data)
  • 69. مدل‌سازی مدل‌های خودهمبستگی مکانی (Spatial Autocorrelation Models)
  • 70. مدل‌سازی مدل‌های اثرات مکانی (Spatial Effects Models)

📚 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.