فلش‌کارت‌های آموزشی تعادل باقیمانده برای مدل‌های غیرخطی: غلبه بر چالش‌های ابعاد بالا در استنباط علی

تعادل باقیمانده برای مدل‌های غیرخطی: غلبه بر چالش‌های ابعاد بالا در استنباط علی تعادل باقیمانده برای مدل‌های غیرخطی: غلبه بر چالش‌های ابعاد بالا در استنباط علی دوره آموزشی پیشرفته برای کشف قدرت استنبا...

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 74,988 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تعادل باقیمانده برای مدل‌های غیرخطی: غلبه بر چالش‌های ابعاد بالا در استنباط علی

موضوع کلی: استنباط علی در ابعاد بالا

موضوع میانی: روش‌های تعدیل باقیمانده برای تخمین اثر درمان

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر استنباط علی
  • 2. مبانی استنباط علی: عدم قطعیت و سوگیری
  • 3. مدل‌های علت و معلولی پایه‌ی روزن‌بلوم
  • 4. مدل‌های بالقوه یوت-ینگ
  • 5. مسئله‌ی استنباط علی در عمل
  • 6. چالش‌های استنباط علی
  • 7. سوگیری انتخاب
  • 8. سوگیری اطلاعاتی
  • 9. سوگیری باقی‌مانده
  • 10. تخمین اثر درمان متوسط (ATE)
  • 11. تخمین اثر درمان متوسط روی گروه در معرض (ATT)
  • 12. تخمین اثر درمان متوسط روی گروه کنترل (ATC)
  • 13. اهمیت مدل‌سازی نتایج
  • 14. ضرورت مدل‌های غیرخطی نتایج
  • 15. پیامدهای مدل‌سازی خطی نامناسب
  • 16. کاربرد مدل‌های غیرخطی نتایج
  • 17. مدل‌های نتایج با ابعاد بالا
  • 18. تعریف ابعاد بالا
  • 19. چالش‌های استنباط علی در ابعاد بالا
  • 20. بیش‌برازش (Overfitting) در مدل‌های با ابعاد بالا
  • 21. کاهش بعد (Dimensionality Reduction)
  • 22. روش‌های رایج کاهش بعد
  • 23. تجزیه مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 24. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 25. تعدیل (Confounding) در ابعاد بالا
  • 26. ضرورت تعدیل موثر
  • 27. روش‌های تعدیل سنتی
  • 28. رگرسیون خطی برای تعدیل
  • 29. دسته‌بندی (Matching) برای تعدیل
  • 30. امتیاز گرایش (Propensity Score)
  • 31. امتیاز گرایش در ابعاد بالا
  • 32. سوگیری ناشی از امتیاز گرایش نامناسب
  • 33. محدودیت‌های امتیاز گرایش در ابعاد بالا
  • 34. محدودیت‌های دسته‌بندی در ابعاد بالا
  • 35. محدودیت‌های رگرسیون در ابعاد بالا
  • 36. مقدمه‌ای بر روش‌های تعدیل باقیمانده
  • 37. مفهوم باقیمانده (Residual)
  • 38. ارتباط باقیمانده با سوگیری
  • 39. مفهوم تعادل (Balancing)
  • 40. تعادل باقیمانده در مقابل تعادل سنتی
  • 41. الهام از مقاله "Residual Balancing for Non-Linear Outcome Models in High Dimensions"
  • 42. مشکل اصلی مورد بررسی در مقاله
  • 43. راه حل پیشنهادی مقاله
  • 44. مفهوم "Residual Balancing"
  • 45. کاربرد "Residual Balancing" برای مدل‌های غیرخطی
  • 46. مزایای "Residual Balancing" در ابعاد بالا
  • 47. مراحل کلی روش تعادل باقیمانده
  • 48. نحوه مدل‌سازی نتایج اولیه
  • 49. انتخاب مدل نتایج (Outcome Model)
  • 50. اهمیت انتخاب مدل نتایج مناسب
  • 51. مدل‌های کلاسیک نتایج
  • 52. مدل‌های غیرخطی نتایج
  • 53. نحوه تعریف باقیمانده در این زمینه
  • 54. محاسبه باقیمانده‌ها
  • 55. نحوه استفاده از باقیمانده‌ها برای تعادل
  • 56. تعریف معیارهای تعادل
  • 57. تعریف متغیرهای تعدیل (Covariates)
  • 58. نحوه دستکاری متغیرهای تعدیل
  • 59. اصول تعادل باقیمانده
  • 60. مقایسه با روش‌های سنتی
  • 61. کاربرد در شرایط متغیرهای تعدیل زیاد
  • 62. کاربرد در شرایط مدل‌های نتایج پیچیده
  • 63. تعیین وزن‌ها (Weights) برای تعادل
  • 64. بهینه‌سازی وزن‌ها
  • 65. الگوریتم‌های بهینه‌سازی وزن‌ها
  • 66. ارزیابی تعادل حاصل شده
  • 67. معیارهای ارزیابی تعادل
  • 68. تست‌های آماری برای ارزیابی تعادل
  • 69. کاربرد تعادل باقیمانده در تخمین اثر درمان
  • 70. فرآیند تخمین ATE با تعادل باقیمانده
  • 71. فرآیند تخمین ATT با تعادل باقیمانده
  • 72. فرآیند تخمین ATC با تعادل باقیمانده
  • 73. انتخاب مناسب مدل نتایج برای فرآیند تعادل
  • 74. ملاحظات انتخاب مدل نتایج
  • 75. تنوع مدل‌های نتایج غیرخطی
  • 76. مدل‌های درخت تصمیم (Decision Trees)
  • 77. مدل‌های جنگل تصادفی (Random Forests)
  • 78. مدل‌های شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 79. مدل‌های شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)
  • 80. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف نتایج
  • 81. نحوه انجام مدل‌سازی نتایج در ابعاد بالا
  • 82. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 83. اهمیت منظم‌سازی برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 84. مدل‌های نتایج با منظم‌سازی
  • 85. استفاده از باقیمانده‌های مدل‌های نتایج منظم‌شده
  • 86. پردازش متغیرهای تعدیل
  • 87. تبدیلات متغیرهای تعدیل
  • 88. برهم‌کنش (Interaction) متغیرهای تعدیل
  • 89. انتخاب زیرمجموعه‌ای از متغیرهای تعدیل
  • 90. اهمیت تعادل در زیرمجموعه متغیرهای تعدیل
  • 91. روش‌های نوین تعادل باقیمانده
  • 92. گسترش روش تعادل باقیمانده
  • 93. کاربرد در شرایط داده‌های گسسته
  • 94. کاربرد در شرایط داده‌های پیوسته
  • 95. کاربرد در شرایط داده‌های ترکیبی
  • 96. توسعه برای متغیرهای پیامد غیرخطی
  • 97. توسعه برای متغیرهای پیامد با توزیع‌های مختلف
  • 98. ارزیابی سوگیری باقی‌مانده (Residual Confounding)
  • 99. روش‌های تشخیص و اندازه‌گیری سوگیری باقی‌مانده
  • 100. راهکارهای کاهش سوگیری باقی‌مانده
SMART LEARNING PLATFORM
از مطالعه تا یادگیری ماندگار
فراتر از یک مجموعه فلش‌کارت؛ تجربه‌ای تعاملی برای یادگیری، تمرین، مرور هوشمند و مشاهده مسیر پیشرفت شما، همراه با امکان دریافت گواهی پایان دوره در دوره‌های واجد شرایط.
مرور فاصله‌دار آمار یادگیری گواهی دوزبانه
یادگیری را به یک مسیر قابل پیگیری تبدیل کنید
با ورود به سامانه آموزشی، محتوای دوره را به‌صورت مرحله‌ای دنبال کنید، فلش‌کارت‌ها را مرور کنید، دانش خود را با پرسش‌ها و آزمون‌ها بسنجید و روند پیشرفتتان را در طول مسیر ببینید.
⟳
مرور فاصله‌دار هوشمند
با مرور زمان‌دار، کارت‌های تازه و کارت‌های سررسیدشده را بر اساس برنامه مرور دنبال کنید. ارزیابی پاسخ‌ها به زمان‌بندی مرورهای بعدی کمک می‌کند تا تمرین متناسب‌تری داشته باشید.
◉
مشاهده مسیر پیشرفت
میزان مشاهده فلش‌کارت‌ها، فعالیت‌های مرور، عملکرد آزمون‌ها و آمار یادگیری را بررسی کنید و تصویر روشن‌تری از مسیر آموزشی خود داشته باشید.
▤
یادگیری مرحله‌به‌مرحله
فصل‌ها و بخش‌های آموزشی را به ترتیب دنبال کنید، مطالب دیده‌نشده را پیدا کنید و بدون سردرگمی به ادامه مسیر برگردید.
✓
تمرین و سنجش آموخته‌ها
با نکته‌های آموزشی، پرسش و پاسخ، کوییزها و آزمون‌های پایان فصل، دانسته‌های خود را تمرین کنید و بخش‌هایی را که به توجه بیشتری نیاز دارند بشناسید.
SMART REVIEW
هر بار، مرور هدفمندتر
لازم نیست هر روز از ابتدا درباره اینکه چه چیزی را مرور کنید تصمیم بگیرید. سامانه، صف مرور روزانه را بر اساس کارت‌های تازه و موعد مرور کارت‌ها آماده می‌کند. شما پاسخ را ارزیابی می‌کنید و برنامه مرور با توجه به آن تنظیم می‌شود.
دوباره
برای کارت‌هایی که به تمرین زودتر نیاز دارند.
سخت
برای پاسخ‌هایی که با دشواری به یاد آمده‌اند.
خوب
برای پاسخ‌هایی که به‌درستی به یاد آورده‌اید.
آسان
برای کارت‌هایی که پاسخ آن‌ها را به‌آسانی می‌دانید.
برنامه مرور بر اساس ارزیابی شما تنظیم می‌شود؛ مرور منظم می‌تواند به تثبیت آموخته‌ها کمک کند، اما به‌تنهایی تضمین‌کننده تسلط کامل نیست.
محتوا را به شیوه‌های مختلف تمرین کنید
ساختار دوره‌ها متناسب با موضوع آموزشی طراحی شده است و ممکن است انواع مختلفی از محتوا را در بر بگیرد.
نکته‌های ساده
برای مرور سریع مفاهیم اصلی و نکات کلیدی.
نکته‌های رسمی
برای تمرین تعاریف، اصطلاحات و بیان دقیق علمی.
کوییز
برای سنجش درک مطلب و بررسی گزینه صحیح.
پرسش و پاسخ
برای تمرین یادآوری و سنجش میزان تسلط بر مطالب.
محتوای هر دوره بر اساس ساختار و امکانات فعال همان دوره ارائه می‌شود.
LEARN ANYWHERE
همراه شما روی مرورگر
برای استفاده از نسخه تحت وب، کافی است با حساب کاربری خود وارد سامانه شوید. بدون نیاز به نصب یک برنامه اختصاصی، می‌توانید از مرورگر سازگار روی گوشی، تبلت یا رایانه به دوره‌های در دسترس خود مراجعه کنید.
گوشی هوشمند
برای مطالعه در زمان‌های کوتاه
تبلت و لپ‌تاپ
برای مطالعه و مرور راحت‌تر
حساب کاربری شخصی
برای دسترسی به دوره‌های مجاز شما
COURSE COMPLETION CERTIFICATE
گواهی پایان دوره؛ ثبت دستاورد شما
در دوره‌هایی که امکان دریافت گواهی برای آن‌ها فعال است، می‌توانید پس از تکمیل شرایط آموزشی، درخواست گواهی پایان دوره ثبت کنید.
شرایط درخواست گواهی
✓ داشتن دسترسی دارای قابلیت گواهی برای دوره مربوطه.
✓ تکمیل اطلاعات لازم در پروفایل، شامل کد ملی معتبر، عکس پرسنلی و نام و نام خانوادگی انگلیسی.
✓ مشاهده تمام فلش‌کارت‌های فعال دوره.
✓ قبولی در آزمون‌های پایان فصل، در صورت وجود آزمون برای فصل‌ها.
فارسی و انگلیسی
پس از تأیید و انتشار، نسخه‌های فارسی و انگلیسی گواهی در دسترس قرار می‌گیرند.
استعلام آنلاین
گواهی منتشرشده دارای QR Code و لینک اختصاصی برای بررسی آنلاین اعتبار آن است.
دانلود و چاپ
پس از انتشار گواهی، امکان دریافت نسخه PDF فارسی و انگلیسی و چاپ آن فراهم است.
توجه: ثبت درخواست به معنای صدور قطعی نیست. درخواست گواهی پس از بررسی و تأیید ادمین منتشر می‌شود. این گواهی، گواهی پایان دوره آموزشی است و به‌خودی‌خود معادل مدرک دانشگاهی یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست.
یادگیری را شروع کنید؛ پیشرفت را دنبال کنید
با تمرین منظم، مرور هدفمند و پیگیری مسیر آموزشی خود، قدم‌به‌قدم دانش و مهارت‌هایتان را گسترش دهید.
هر کارت، یک قدم به جلو
امکانات محتوایی، مرور و گواهی بر اساس سطح دسترسی و تنظیمات هر دوره متفاوت است.
نگاهی به محیط سامانه

یادگیری هوشمند، قدم‌به‌قدم

با محیط سامانه آموزشی آشنا شوید و نمونه‌هایی از فضای یادگیری، فلش‌کارت‌ها و ابزارهای مرور و تمرین را مشاهده کنید.

تصویر نمونه اول از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
محیط سامانه آموزشی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه دوم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
یادگیری و مرور مطالب
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه سوم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
تجربه مطالعه تعاملی
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید
تصویر نمونه چهارم از سامانه آموزشی و فلش‌کارت‌ها
امکانات بیشتر سامانه
برای مشاهده تصویر در اندازه بزرگ‌تر کلیک کنید

یادگیری فراتر از مطالعه معمولی
با فلش‌کارت‌های آموزشی، مرور هدفمند و تمرین مستمر، مطالب را فعالانه یاد بگیرید و مسیر پیشرفت خود را دنبال کنید.

تگ‌ها: Causal Inference Data Science Econometrics High-Dimensional Causal Inference Machine Learning Non-linear Models Residual Adjustment Residual Balancing Treatment Effect Estimation استنباط علّی استنباط علی در ابعاد بالا تخمین اثر درمان تعادل باقیمانده روش‌های آماری مدل‌های غیرخطی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.