فلش‌کارت‌های آموزشی تحلیل داده‌های پیچیده با مدل‌های آمیخته بیزی در نرم‌افزار R

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های پیچیده با مدل‌های آمیخته بیزی در نرم‌افزار R

موضوع کلی: آمار و احتمالات کاربردی

موضوع میانی: مدل‌سازی آماری بیزی (Bayesian Modeling)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی استنتاج آماری در رویکرد بیزی
• 2. تفاوت رویکرد بیزی و کلاسیک در تحلیل داده‌ها
• 3. توزیع‌های پیشین و پسین در مدل‌سازی
• 4. مفهوم مدل‌های آمیخته و کاربرد آن‌ها در داده‌های ناهمگن
• 5. معرفی توزیع‌های آمیخته گاوسی و ویژگی‌های ریاضی آن‌ها
• 6. آماده‌سازی محیط برنامه‌نویسی R برای تحلیل‌های بیزی
• 7. کار با بسته‌های نرم‌افزاری آماری در R برای مدل‌سازی بیزی
• 8. تخمین پارامترها با روش حداکثر درست‌نمایی در مدل‌های آمیخته
• 9. مفهوم تابع درست‌نمایی در چارچوب بیزی
• 10. الگوریتم‌های شبیه‌سازی مونت‌کارلو با زنجیره مارکوف
• 11. روش نمونه‌گیری گیبس برای مدل‌های آمیخته
• 12. الگوریتم متروپلیس-هستینگز در برآورد پارامترها
• 13. تعیین توزیع‌های پیشین مزدوج برای مدل‌های آمیخته
• 14. مدل‌سازی خوشه‌ای با استفاده از مدل‌های آمیخته بیزی
• 15. تشخیص تعداد مؤلفه‌های بهینه در مدل‌های آمیخته
• 16. معیارهای ارزیابی مدل نظیر DIC و WAIC
• 17. بررسی همگرایی زنجیره‌های مارکوف در نرم‌افزار R
• 18. تحلیل داده‌های چندمتغیره با استفاده از مدل‌های آمیخته
• 19. استفاده از مدل‌های آمیخته برای شناسایی داده‌های پرت
• 20. مدل‌های آمیخته با توزیع‌های غیرگاوسی
• 21. تحلیل داده‌های سانسور شده با رویکرد بیزی
• 22. کاربرد مدل‌های آمیخته در تحلیل داده‌های سری زمانی
• 23. تفسیر نتایج حاصل از مدل‌سازی بیزی در R
• 24. گزارش‌نویسی علمی و بصری‌سازی نتایج مدل‌های آمیخته
• 25. اعتبارسنجی متقاطع در مدل‌های بیزی
• 26. پیاده‌سازی عملی مدل‌های آمیخته بر روی داده‌های واقعی
• 27. بهینه‌سازی محاسباتی در مدل‌های بیزی با حجم داده بالا
• 28. بررسی دقت برآوردها در مدل‌های سلسله‌مراتبی
• 29. تحلیل حساسیت نسبت به انتخاب توزیع‌های پیشین
• 30. استفاده از مدل‌های آمیخته در مطالعات جمعیت‌شناسی
• 31. کاربرد مدل‌های بیزی در تحلیل داده‌های محیطی
• 32. ارزیابی عدم قطعیت در مدل‌های آماری پیچیده
• 33. تلفیق مدل‌های آمیخته با رگرسیون بیزی
• 34. مدیریت داده‌های مفقود در مدل‌های آمیخته بیزی
• 35. پیش‌بینی با استفاده از توزیع پیش‌بینی پسین
• 36. بررسی فرضیات مدل و تحلیل پسماندها
• 37. تجزیه و تحلیل داده‌های طبقه‌بندی شده
• 38. مقایسه مدل‌های آمیخته مختلف با روش‌های بیزی
• 39. نکات کاربردی در برنامه‌نویسی بهینه در R
• 40. جمع‌بندی و رویکردهای نوین در مدل‌سازی بیزی