اکسپرس 24
کتاب ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan

کتاب ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan

تگ‌ها: MCMC Stan آمار بیزی بهینه‌سازی مدل تحلیل داده محاسبات آماری مدل‌سازی آماری مدل‌های بیزی نرم‌افزار آماری نمونه‌گیری

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 ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 2. مبانی احتمال و آمار مورد نیاز برای MCMC
  • 3. معرفی نرم‌افزار Stan و زبان برنامه‌نویسی آن
  • 4. نصب و راه‌اندازی Stan در محیط‌های مختلف
  • 5. آشنایی با سینتکس پایه Stan
  • 6. تعریف مدل‌های احتمالاتی ساده در Stan
  • 7. توزیع‌های پیشین و پسین در مدل‌های بیزی
  • 8. مفهوم تابع درست‌نمایی (Likelihood Function)
  • 9. نوشتن مدل‌های ساده با استفاده از توزیع‌های رایج
  • 10. مدل‌های خطی ساده در Stan
  • 11. برآورد پارامترها با استفاده از MCMC
  • 12. الگوریتم گیبس (Gibbs Sampling)
  • 13. الگوریتم متروپلیس-هستینگز (Metropolis-Hastings Algorithm)
  • 14. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MCMC در Stan
  • 15. نکات کلیدی در انتخاب الگوریتم MCMC
  • 16. پارامترهای اصلی الگوریتم‌های MCMC
  • 17. تنظیم تعداد زنجیره‌ها و طول هر زنجیره
  • 18. مفهوم همگرایی (Convergence) در MCMC
  • 19. روش‌های تشخیص همگرایی زنجیره‌ها
  • 20. نمودارهای Trace Plot و Autocorrelation Plot
  • 21. معیارهای کمی برای سنجش همگرایی (R-hat)
  • 22. تشخیص و رفع مشکل واگرایی زنجیره‌ها
  • 23. کاهش همبستگی بین پارامترها
  • 24. استفاده از Prior Predictive Checks
  • 25. استفاده از Posterior Predictive Checks
  • 26. ارزیابی برازش مدل با استفاده از داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 27. انتخاب توزیع‌های پیشین مناسب (Informative vs. Non-informative)
  • 28. تأثیر انتخاب توزیع پیشین بر نتایج
  • 29. مدل‌سازی رگرسیون خطی چندگانه در Stan
  • 30. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک در Stan
  • 31. مدل‌سازی مدل‌های سری زمانی ساده در Stan
  • 32. مدل‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
  • 33. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 34. ساختار مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
  • 35. مثال‌های عملی از مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 36. مدل‌سازی تأثیرات تصادفی (Random Effects)
  • 37. مدل‌سازی تأثیرات مشترک (Shared Parameters)
  • 38. بهینه‌سازی کد Stan برای سرعت اجرا
  • 39. فشرده‌سازی و بهینه‌سازی توزیع‌های پیشین
  • 40. استفاده از توابع پیش‌ساخته Stan
  • 41. نوشتن توابع سفارشی در Stan
  • 42. استفاده از کامپایلرهای پیشرفته‌تر
  • 43. مدیریت حافظه در کدهای پیچیده Stan
  • 44. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری پیشرفته
  • 45. نمونه‌برداری با تغییر متغیر (Reparameterization)
  • 46. استفاده از Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 47. مفهوم انرژی پتانسیل و حرکت در فضای پارامتر
  • 48. تنظیم پارامترهای HMC (epsilon, L)
  • 49. اشکال‌زدایی و تنظیم پارامترهای HMC
  • 50. استفاده از No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 51. مزایای NUTS نسبت به HMC استاندارد
  • 52. تنظیم پارامترهای NUTS
  • 53. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های مختلف MCMC
  • 54. کاربرد MCMC در استنتاج آماری بیزی
  • 55. تفسیر نتایج حاصل از MCMC
  • 56. محاسبه فواصل اطمینان بیزی (Credible Intervals)
  • 57. انجام آزمون فرض در چارچوب بیزی
  • 58. مقایسه مدل‌ها با استفاده از معیارهای بیزی (WAIC, LOO-CV)
  • 59. استفاده از Stan برای مدل‌های خطای افزوده
  • 60. مدل‌سازی داده‌های شمارشی (Poisson, Negative Binomial)
  • 61. مدل‌سازی داده‌های دودویی (Bernoulli, Binomial)
  • 62. مدل‌سازی داده‌های پیوسته با توزیع‌های مختلف
  • 63. مدل‌سازی داده‌های گوسین با واریانس ناهمگن
  • 64. مدل‌سازی داده‌های گوسین با واریانس همگن
  • 65. مدل‌سازی داده‌های سفارشی در Stan
  • 66. استفاده از Stan برای مدل‌سازی شبکه‌های عصبی بیزی
  • 67. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بیزی
  • 68. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی ساده در Stan
  • 69. استفاده از Stan برای مدل‌سازی مدل‌های گرافیکی احتمالاتی
  • 70. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی احتمالاتی
  • 71. پیاده‌سازی مدل‌های ساده گرافیکی در Stan
  • 72. کاربرد MCMC در علوم داده و یادگیری ماشین
  • 73. استنتاج بیزی در مسائل پیش‌بینی
  • 74. ارزیابی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
  • 75. مدل‌سازی اثرات متقابل (Interaction Effects)
  • 76. مدل‌سازی تأخیر زمانی در داده‌ها
  • 77. مدل‌سازی داده‌های گمشده (Missing Data) با رویکرد بیزی
  • 78. استفاده از Stan در تحقیقات علمی
  • 79. مثال‌های کاربردی در علوم زیستی
  • 80. مثال‌های کاربردی در علوم اجتماعی
  • 81. مثال‌های کاربردی در مهندسی
  • 82. مثال‌های کاربردی در اقتصاد
  • 83. مثال‌های کاربردی در مالی
  • 84. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی بیزی
  • 85. کاربرد MCMC در الگوریتم‌های بهینه‌سازی بیزی
  • 86. رفع مشکلات رایج در اجرای Stan
  • 87. مدیریت خطاها و پیام‌های هشدار در Stan
  • 88. ارتباط با جامعه کاربران Stan
  • 89. منابع تکمیلی برای یادگیری پیشرفته Stan
  • 90. چالش‌های پیش رو در استفاده از MCMC
  • 91. آینده MCMC و نرم‌افزار Stan
  • 92. بررسی مقالات مرتبط با کاربرد Stan
  • 93. اصول اخلاقی در استفاده از داده و مدل‌سازی
  • 94. رعایت حریم خصوصی در تحلیل داده‌ها
  • 95. تفسیر صحیح نتایج آماری در گزارش‌دهی
  • 96. ملاحظات مربوط به داده‌های حساس
  • 97. تدوین گزارش‌های علمی با رعایت استانداردها
  • 98. اهمیت شفافیت در مدل‌سازی و تحلیل
  • 99. بازنگری در مفاهیم آماری پایه
  • 100. مروری بر مفاهیم کلیدی احتمال

📚 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.