اکسپرس 24
کتاب توزیع پسین: نمایش احتمالاتی پارامترهای مدل پس از مشاهده داده‌ها

کتاب توزیع پسین: نمایش احتمالاتی پارامترهای مدل پس از مشاهده داده‌ها

تگ‌ها: Bayesian inference Bayesian modeling Bayesian statistics MCMC Monte Carlo posterior distribution آمار آمار بیزی احتمال استنباط بیزی توزیع پسین توزیع پیشین زنجیره مارکوف قضیه بیز مدل‌سازی بیزی

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 توزیع پسین: نمایش احتمالاتی پارامترهای مدل پس از مشاهده داده‌ها

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

موضوع میانی: توزیع پسین (Posterior Distribution)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر آمار بیزی و توزیع پسین
  • 2. اهمیت توزیع پسین در استنباط آماری
  • 3. بررسی نقشه‌های احتمالاتی و توزیع
  • 4. توزیع پیشین: تعریف و انواع
  • 5. توزیع درست‌نمایی (Likelihood Function): مفهوم و محاسبه
  • 6. قضیه بیز: فرمولاسیون و تفسیر
  • 7. توزیع پسین: محاسبه با استفاده از قضیه بیز
  • 8. توزیع پسین و به‌روزرسانی باورها
  • 9. توزیع پسین برای پارامترهای یک مدل
  • 10. توزیع پسین و داده‌های مشاهده‌شده
  • 11. نمایش گرافیکی توزیع پسین
  • 12. مقایسه توزیع پیشین و پسین
  • 13. تفسیر بصری تغییرات توزیع پسین
  • 14. توزیع پسین و عدم قطعیت پارامترها
  • 15. مفاهیم پایه‌ای احتمال پسین (Posterior Probability)
  • 16. اعتبار بازه‌های پسین (Posterior Credible Intervals)
  • 17. محاسبه بازه‌های پسین و تفسیر آن‌ها
  • 18. توزیع پیشین مزدوج (Conjugate Prior)
  • 19. استفاده از توزیع پیشین مزدوج برای ساده‌سازی محاسبات
  • 20. توزیع پسین و انتخاب مدل
  • 21. توزیع پسین برای مدل‌های خطی
  • 22. توزیع پسین برای مدل‌های رگرسیونی
  • 23. توزیع پسین در مدل‌های طبقه‌بندی
  • 24. توزیع پسین در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 25. توزیع پسین و نمونه‌گیری
  • 26. توزیع پسین و روش‌های MCMC
  • 27. بررسی تاثیر اندازه نمونه بر توزیع پسین
  • 28. توزیع پسین و همگرایی MCMC
  • 29. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های MCMC
  • 30. تشخیص مشکلات همگرایی در MCMC
  • 31. توزیع پسین و انتخاب پارامترهای مدل
  • 32. توزیع پسین و پیش‌بینی
  • 33. توزیع پسین و ارزیابی مدل
  • 34. توزیع پسین و مقایسه مدل‌ها
  • 35. توزیع پسین و تحلیل حساسیت
  • 36. توزیع پسین و مدل‌های پیچیده
  • 37. توزیع پسین و داده‌های از دست رفته
  • 38. توزیع پسین و داده‌های سانسورشده
  • 39. توزیع پسین و داده‌های ترتیبی
  • 40. توزیع پسین در مسائل تصمیم‌گیری
  • 41. توزیع پسین و تحلیل هزینه-فایده
  • 42. توزیع پسین و بهینه‌سازی بیزی
  • 43. توزیع پسین و یادگیری تقویتی بیزی
  • 44. توزیع پسین و شبکه‌های بیزی
  • 45. توزیع پسین و مدل‌سازی گرافیکی
  • 46. توزیع پسین و تحلیل بقا
  • 47. توزیع پسین و تحلیل سری‌های زمانی
  • 48. توزیع پسین و تحلیل داده‌های مکانی
  • 49. توزیع پسین و مدل‌های چندمتغیره
  • 50. توزیع پسین و مدل‌های غیرپارامتری
  • 51. توزیع پسین و روش‌های بوت‌استرپ بیزی
  • 52. توزیع پسین و تقریب لاپلاس
  • 53. توزیع پسین و تقریب واریانسی
  • 54. توزیع پسین و روش‌های Monte Carlo
  • 55. توزیع پسین و شبیه‌سازی
  • 56. توزیع پسین و الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 57. توزیع پسین و الگوریتم Gibbs Sampling
  • 58. توزیع پسین و Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 59. توزیع پسین و No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 60. توزیع پسین و مسائل چالش‌برانگیز
  • 61. توزیع پسین و انتخاب توزیع پیشین
  • 62. توزیع پسین و ارزیابی حساسیت به توزیع پیشین
  • 63. توزیع پسین و روش‌های بیزی تجربی (Empirical Bayes)

📚 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.