اکسپرس 24
کتاب توزیع‌های پیشین غیر اطلاعاتی ضعیف: یک راهنمای عملی برای کاربرد MCMC

کتاب توزیع‌های پیشین غیر اطلاعاتی ضعیف: یک راهنمای عملی برای کاربرد MCMC

تگ‌ها: Bayesian Bayesian Inference brms Data Science Markov Chain MCMC NumPy Prior Distribution Probabilistic Modeling Python R Sampling Stan Statistical Modeling Weak Informative Priors

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 توزیع‌های پیشین غیر اطلاعاتی ضعیف: یک راهنمای عملی برای کاربرد MCMC

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

موضوع میانی: توزیع پیشین (Prior Distribution)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. Bayesian foundation: why MCMC requires deliberate prior specification
  • 2. Weak informative vs uninformative: mapping the prior spectrum
  • 3. Mandatory properties every valid prior distribution must possess
  • 4. Critical red flags: overconfident priors that break MCMC convergence
  • 5. Decision framework for establishing weak informativity in prior design
  • 6. Balancing prior strength with model identifiability constraints
  • 7. Structuring a formal sensitivity analysis for prior choices
  • 8. Empirical Bayes estimation of weakly informative priors from data
  • 9. Reference priors: construction, interpretation, and MCMC applicability
  • 10. Hierarchical prior structures for multi-level Bayesian models
  • 11. Specifying priors for regression coefficients in linear Bayesian models
  • 12. Prior selection for scale parameters and dispersion terms
  • 13. Prior distribution choices for correlation matrices in multivariate settings
  • 14. Implementing weakly informative priors for logistic regression models
  • 15. Prior design for Poisson and other count data Bayesian models
  • 16. Hierarchical modeling: prior specification for group-level effects
  • 17. Managing multimodality when using weak prior specifications
  • 18. Interpreting R-hat and effective sample size through prior influence
  • 19. Prior-driven optimization of effective sample size in practice
  • 20. Posterior predictive checks: evaluating prior impact on inferences
  • 21. MCMC algorithm selection: Metropolis-Hastings versus Gibbs with priors
  • 22. NUTS sampler geometry and how priors affect traversal efficiency
  • 23. Reparameterization techniques to improve MCMC mixing with priors
  • 24. Practical strategies to reduce autocorrelation via prior tuning
  • 25. Hands-on exercise: building a custom MCMC loop with hand-specified priors
  • 26. PyMC4/3: syntax and best practices for weakly informative priors
  • 27. R brms and rstanarm: leveraging default weak informativity structures
  • 28. Case study: Bayesian linear regression applied with weak priors
  • 29. Case study: Bayesian logistic regression for binary outcome analysis
  • 30. Case study: Survival analysis using MCMC with prior sensitivity
  • 31. Troubleshooting divergent MCMC transitions due to prior misspecification
  • 32. Prior reparameterization methods for challenging posterior geometries
  • 33. Weakly informative priors for random effects in mixed-effects models
  • 34. Combining cross-validation with prior predictive checking workflows
  • 35. Interpreting and reporting posterior results with explicit prior roles
  • 36. Ethical and practical guidelines for prior selection in scientific work
  • 37. Comparative analysis: default versus custom weakly informative priors
  • 38. Design exercise: eliciting priors from domain matter expertise
  • 39. Design exercise: running grid-based sensitivity analysis on priors
  • 40. Advanced topic: scale-location transformations for prior stability
  • 41. Advanced topic: shrinkage priors (lasso, horseshoe) within MCMC frameworks
  • 42. Advanced topic: robust priors for outlier-heavy or heavy-tailed data
  • 43. Quiz design: identifying prior types and predicting MCMC behavior impacts
  • 44. Comparative study: default prior behavior across PyMC, Stan, and JAGS
  • 45. Common pitfalls: avoiding over-parameterization with weak priors in MCMC
  • 46. Research translation: documenting prior choices for peer review transparency
  • 47. Advanced technique: adaptive MCMC with prior feedback loops
  • 48. Practical roadmap: steps to transition from uninformative to weakly informative priors
  • 49. Capstone challenge: design a prior structure for a given Bayesian model
  • 50. Capstone execution: run MCMC, diagnose, and interpret prior influence

📚 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.