اکسپرس 24
کتاب تحلیل عمیق محدودیت‌های JAGS: چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو

کتاب تحلیل عمیق محدودیت‌های JAGS: چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو

تگ‌ها: Bayesian analysis chain computational statistics convergence diagnostics inference JAGS limitations MCMC performance posterior distribution probability R sampling methods statistical modeling uncertainty

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 تحلیل عمیق محدودیت‌های JAGS: چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو

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

موضوع میانی: محدودیت‌ها و قابلیت‌های JAGS

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر JAGS و کاربرد آن در آمار بیزی
  • 2. نصب و راه‌اندازی JAGS در محیط‌های مختلف
  • 3. ساختار اولیه مدل در JAGS
  • 4. تعریف متغیرهای تصادفی و پیشینی‌ها
  • 5. استفاده از توزیع‌های پیشینی مناسب
  • 6. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC)
  • 7. الگوریتم‌های نمونه‌گیری در JAGS
  • 8. پارامترهای کنترل نمونه‌گیری (burn-in, thinning)
  • 9. تشخیص همگرایی نمونه‌ها
  • 10. استفاده از نمودارهای trace و تاریخچه نمونه‌ها
  • 11. شاخص‌های همگرایی مانند R-hat
  • 12. بررسی استقلال نمونه‌ها
  • 13. محدودیت‌های حافظه JAGS در مدل‌های بزرگ
  • 14. تأثیر تعداد نمونه‌ها بر دقت برآورد
  • 15. مقیاس‌بندی پارامترها و تأثیر بر نمونه‌گیری
  • 16. استفاده از توزیع‌های پیشینی غیرمعین
  • 17. مدل‌های سلسله مراتبی و چالش‌های JAGS
  • 18. مدل‌های گرافیکی و توانایی JAGS در مدیریت آن‌ها
  • 19. استفاده از داده‌های مشاهده‌شده و حذف داده‌های گم‌شده
  • 20. پیش‌بینی و محاسبه پس‌ز پیش‌بینی
  • 21. محاسبه شاخص‌های مدل مانند DIC و WAIC
  • 22. مقایسه مدل‌ها با معیارهای اطلاعاتی
  • 23. استفاده از بسته‌های افزودنی R و JAGS
  • 24. بهینه‌سازی کد JAGS برای اجرای سریع‌تر
  • 25. تکنیک‌های موازی‌سازی نمونه‌گیری
  • 26. استفاده از چندین زنجیره و بررسی همگرایی
  • 27. تشخیص و رفع تله‌های نمونه‌گیری
  • 28. بررسی حساسیت مدل به پیشینی‌ها
  • 29. تأثیر انتخاب توزیع پیشینی بر نتایج
  • 30. استفاده از داده‌های شبیه‌سازی شده برای آزمون مدل
  • 31. معرفی روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته مانند HMC
  • 32. مقایسه JAGS با سایر نرم‌افزارهای MCMC
  • 33. محدودیت‌های زبان بیان مدل JAGS
  • 34. استفاده از تابع‌های ساختاریافته در JAGS
  • 35. مدیریت داده‌های بزرگ و حافظه
  • 36. تکنیک‌های کاهش ابعاد پارامترها
  • 37. استفاده از توزیع‌های نرال چندمتغیره
  • 38. مدل‌های رگرسیونی در JAGS
  • 39. مدل‌های زمانی و سری‌های زمانی
  • 40. مدل‌های فضایی و هم‌بستگی فضایی
  • 41. مدل‌های لایه‌بندی شده و چالش‌های محاسباتی
  • 42. استفاده از توزیع‌های نمونه‌گیری غیراستاندارد
  • 43. بررسی توزیع پس از نمونه‌گیری
  • 44. محاسبه احتمال پس از نمونه‌گیری
  • 45. استفاده از نرم‌افزارهای همراه مانند RStan
  • 46. تکنیک‌های بهبود همگرایی با تغییر پارامترها
  • 47. استفاده از پیشینی‌های مبتنی بر داده
  • 48. بررسی اثر پیشینی‌های قوی بر نتایج
  • 49. استفاده از نمونه‌گیری تدریجی (sequential)
  • 50. معرفی روش‌های نمونه‌گیری ترکیبی
  • 51. استفاده از بسته‌های خارجی در JAGS
  • 52. تحلیل حساسیت به فرضیات مدل
  • 53. بررسی توزیع پس از نمونه‌گیری با نمودارهای مختلف
  • 54. محاسبه شاخص‌های احتمالاتی مانند ELPD
  • 55. استفاده از مدل‌های مختلط و ترکیبی
  • 56. بررسی محدودیت‌های محاسباتی در مدل‌های پیچیده
  • 57. بهینه‌سازی پارامترهای نمونه‌گیری برای دقت بیشتر
  • 58. استفاده از تکنیک‌های نمونه‌گیری مبتنی بر هندسی
  • 59. مقایسه روش‌های نمونه‌گیری در JAGS با روش‌های دیگر
  • 60. معرفی آینده پژوهش و توسعه 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.