اکسپرس 24
کتاب پیچیدگی‌های توزیع پسین و راه‌حل‌های MCMC

کتاب پیچیدگی‌های توزیع پسین و راه‌حل‌های MCMC

تگ‌ها: MCMC آمار استنباطی آمار بیزی احتمالات بیزین تحلیل داده توزیع پسین روش‌های مونت کارلو 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 پیچیدگی‌های توزیع پسین و راه‌حل‌های MCMC

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

موضوع میانی: توزیع پسین (Posterior Distribution)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر توزیع‌های احتمالاتی
  • 2. توزیع‌های احتمالاتی گسسته و پیوسته
  • 3. توزیع نرمال و کاربردهای آن
  • 4. توزیع‌های توزیعی چندمتغیره
  • 5. مفهوم توزیع پسین
  • 6. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 7. توزیع پیشین و انتخاب آن
  • 8. تابع درستنمایی
  • 9. محاسبه توزیع پسین: روش‌های تحلیلی
  • 10. توزیع پسین و استنباط آماری
  • 11. روش‌های نمونه‌برداری سری زمانی
  • 12. روش زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 13. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 14. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 15. تشخیص همگرایی در MCMC
  • 16. طول زنجیره و اندازه نمونه
  • 17. تنظیم پارامترهای MCMC
  • 18. بررسی اثرگذاری نمونه‌ها
  • 19. تکنیک‌های کاهش واریانس
  • 20. روش‌های نمونه‌برداری موازی
  • 21. MCMC در مدل‌های رگرسیون خطی
  • 22. MCMC در مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 23. MCMC در مدل‌های ترکیبی
  • 24. MCMC در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 25. MCMC در مدل‌های فضای حالت
  • 26. MCMC و مدل‌سازی بقا
  • 27. MCMC و تحلیل سری‌های زمانی
  • 28. MCMC و تحلیل داده‌های گمشده
  • 29. MCMC و انتخاب مدل
  • 30. MCMC و تخمین پارامترهای مدل
  • 31. MCMC و پیش‌بینی
  • 32. بررسی حساسیت توزیع پیشین
  • 33. محاسبه احتمال پسین
  • 34. MCMC و مسائل بهینه‌سازی
  • 35. استفاده از MCMC در یادگیری ماشین
  • 36. MCMC و شبکه‌های بیزی
  • 37. MCMC و پردازش تصویر
  • 38. MCMC و ژنتیک
  • 39. MCMC در مسائل مالی
  • 40. MCMC و تحلیل خطر
  • 41. MCMC و مدل‌سازی اکولوژیکی
  • 42. MCMC و علوم اجتماعی
  • 43. نرم‌افزارهای MCMC: Stan
  • 44. نرم‌افزارهای MCMC: JAGS
  • 45. نرم‌افزارهای MCMC: OpenBUGS
  • 46. مقایسه نرم‌افزارهای MCMC
  • 47. پیاده‌سازی MCMC در R
  • 48. پیاده‌سازی MCMC در Python
  • 49. تکنیک‌های تسریع MCMC
  • 50. روش‌های تطبیقی MCMC
  • 51. MCMC و داده‌های بزرگ
  • 52. MCMC و محاسبات ابری
  • 53. روش‌های کاهش ابعاد برای MCMC
  • 54. MCMC و توزیع‌های غیرنرمال
  • 55. MCMC و توابع پیچیده
  • 56. MCMC و مسائل ترکیبی
  • 57. تکنیک‌های تشخیص و رفع مشکلات MCMC
  • 58. تفسیر نتایج MCMC
  • 59. اعتبارسنجی مدل‌های MCMC
  • 60. کاربردهای MCMC در آمار زیستی
  • 61. MCMC در مدل‌های فیزیکی
  • 62. MCMC و شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 63. MCMC و تحلیل حساسیت
  • 64. MCMC و مسائل مهندسی
  • 65. MCMC و کنترل کیفیت
  • 66. MCMC و پیش‌بینی آب و هوا
  • 67. توزیع‌های پیشین غیر‌اطلاعاتی
  • 68. توزیع‌های پیشین اطلاعاتی
  • 69. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 70. MCMC و مسائل فضایی
  • 71. MCMC و تحلیل داده‌های مکانی
  • 72. MCMC و مسائل مربوط به داده‌های پنلی
  • 73. MCMC و مدل‌های تغییر شکل
  • 74. MCMC و مدل‌های تکراری
  • 75. MCMC و مدل‌سازی پویایی
  • 76. MCMC و تحلیل بقای با خطر تغییر‌شونده
  • 77. MCMC و مدل‌سازی چند‌حالتی
  • 78. MCMC و مدل‌سازی داده‌های ترتیبی
  • 79. MCMC و مدل‌سازی داده‌های شمارشی
  • 80. MCMC و مسائل انتخاب ویژگی
  • 81. MCMC و تحلیل داده‌های چند‌رسانه‌ای
  • 82. MCMC و تحلیل داده‌های متنی
  • 83. MCMC و تحلیل داده‌های شبکه‌ای
  • 84. MCMC و تحلیل داده‌های سری زمانی با وابستگی طولانی
  • 85. MCMC و مدل‌سازی فرایندهای تصادفی
  • 86. MCMC و تئوری صف
  • 87. MCMC و مسائل تصمیم‌گیری
  • 88. MCMC و تحلیل ریسک در پروژه‌ها
  • 89. MCMC و بهینه‌سازی زنجیره تامین
  • 90. MCMC و پیش‌بینی تقاضا
  • 91. MCMC و مدیریت موجودی
  • 92. MCMC و قیمت‌گذاری دارایی‌ها
  • 93. MCMC و تحلیل سبد سهام
  • 94. MCMC و مدیریت پورتفوی
  • 95. MCMC و مدل‌سازی ریسک اعتباری
  • 96. MCMC و ارزیابی ریسک عملیاتی
  • 97. MCMC و کشف تقلب
  • 98. MCMC و تحلیل بازار
  • 99. MCMC و مدل‌سازی رفتار مشتری
  • 100. MCMC و تحلیل شبکه‌های اجتماعی

📚 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.