کتاب مطالعه موردی: نمونه‌گیری Gibbs در تحقیقات علوم اجتماعی با JAGS

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 مطالعه موردی: نمونه‌گیری Gibbs در تحقیقات علوم اجتماعی با JAGS

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری Gibbs در JAGS

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری Gibbs و کاربردهای آن
  • 2. مبانی احتمالات و آمار در علوم اجتماعی
  • 3. مفاهیم کلیدی مدل‌سازی آماری
  • 4. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی R
  • 5. نصب و راه‌اندازی R و بسته‌های مورد نیاز
  • 6. آشنایی با محیط توسعه یکپارچه RStudio
  • 7. مبانی کار با داده‌ها در R
  • 8. انواع داده‌ها و ساختارهای داده‌ای در R
  • 9. عملیات پایه بر روی داده‌ها در R
  • 10. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 11. کاربرد GLM در تحلیل داده‌های علوم اجتماعی
  • 12. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
  • 13. مزایای مدل‌های سلسله‌مراتبی در علوم اجتماعی
  • 14. مقدمه‌ای بر نرم‌افزار JAGS
  • 15. نصب و راه‌اندازی JAGS
  • 16. ارتباط JAGS با R
  • 17. نوشتن مدل‌های ساده در زبان مدل‌سازی BUGS
  • 18. تنظیمات پایه در JAGS
  • 19. اجرای مدل‌های BUGS از طریق R
  • 20. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 21. مبانی نظری نمونه‌گیری MCMC
  • 22. تشخیص همگرایی در MCMC
  • 23. معیارهای تشخیص همگرایی (Gelman-Rubin)
  • 24. تفسیر نتایج MCMC
  • 25. نمونه‌گیری Gibbs: اصول و الگوریتم
  • 26. تفاوت نمونه‌گیری Gibbs با سایر روش‌های MCMC
  • 27. پیاده‌سازی نمونه‌گیری Gibbs در JAGS
  • 28. مثال‌های کاربردی نمونه‌گیری Gibbs در R
  • 29. نمونه‌گیری Gibbs برای مدل‌های رگرسیونی ساده
  • 30. نمونه‌گیری Gibbs برای مدل‌های رگرسیونی چندگانه
  • 31. کاربرد نمونه‌گیری Gibbs در تحلیل داده‌های طولی
  • 32. تحلیل داده‌های طولی با مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 33. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی شده با نمونه‌گیری Gibbs
  • 34. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با نمونه‌گیری Gibbs
  • 35. مدل‌سازی داده‌های پیوسته با نمونه‌گیری Gibbs
  • 36. کاربرد نمونه‌گیری Gibbs در مطالعات پیمایشی
  • 37. تحلیل داده‌های پیمایشی پیچیده با نمونه‌گیری Gibbs
  • 38. مقدمه‌ای بر مدل‌های عاملی پنهان (Latent Factor Models)
  • 39. کاربرد مدل‌های عاملی پنهان در علوم اجتماعی
  • 40. پیاده‌سازی مدل‌های عاملی پنهان با نمونه‌گیری Gibbs
  • 41. تحلیل مقیاس‌ها و پرسشنامه‌ها با نمونه‌گیری Gibbs
  • 42. مقدمه‌ای بر مدل‌های ساختاری کوواریانس (SEM)
  • 43. کاربرد SEM در علوم اجتماعی
  • 44. مقدمه‌ای بر مدل‌های پیش‌بینی‌کننده (Predictive Modeling)
  • 45. کاربرد نمونه‌گیری Gibbs در پیش‌بینی
  • 46. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 47. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 48. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter tuning)
  • 49. کاربرد نمونه‌گیری Gibbs در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 50. مدل‌سازی روابط پیچیده در شبکه‌های اجتماعی
  • 51. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌های علوم اجتماعی
  • 52. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 53. شفافیت در گزارش‌دهی نتایج
  • 54. مقدمه‌ای بر روش‌های بیزی در علوم اجتماعی
  • 55. تفاوت رویکرد بیزی و فراوانی‌گرا
  • 56. مزایای رویکرد بیزی در مدل‌سازی
  • 57. کاربرد نمونه‌گیری Gibbs در مطالعات کیفی
  • 58. تحلیل محتوا با رویکرد کمی
  • 59. ترکیب روش‌های کمی و کیفی
  • 60. کاربرد نمونه‌گیری Gibbs در تحلیل اقتصاد سنجی
  • 61. مدل‌سازی سری‌های زمانی با نمونه‌گیری Gibbs
  • 62. تحلیل داده‌های پنل با نمونه‌گیری Gibbs
  • 63. مقدمه‌ای بر مدل‌های مکانی (Spatial Models)
  • 64. کاربرد نمونه‌گیری Gibbs در تحلیل داده‌های مکانی
  • 65. تحلیل خوشه‌بندی مکانی
  • 66. مقدمه‌ای بر روش‌های کاهش ابعاد
  • 67. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) با رویکرد بیزی
  • 68. تحلیل عاملی اکتشافی با رویکرد بیزی
  • 69. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 70. کاربرد نمونه‌گیری Gibbs در طبقه‌بندی (Classification)
  • 71. کاربرد نمونه‌گیری Gibbs در رگرسیون (Regression)
  • 72. مقدمه‌ای بر مدل‌های ارزش‌گذاری شرطی (CVM)
  • 73. کاربرد نمونه‌گیری Gibbs در مطالعات CVM
  • 74. تحلیل داده‌های CVM با JAGS
  • 75. مقدمه‌ای بر مدل‌های انتخاب گسسته
  • 76. کاربرد نمونه‌گیری Gibbs در مدل‌های انتخاب گسسته
  • 77. مدل لجستیک و پروبیت با رویکرد بیزی
  • 78. مقدمه‌ای بر مدل‌های رتبه‌بندی
  • 79. کاربرد نمونه‌گیری Gibbs در مدل‌های رتبه‌بندی
  • 80. مدل‌های رتبه‌بندی ترتیبی
  • 81. مقدمه‌ای بر تحلیل بقا (Survival Analysis)
  • 82. کاربرد نمونه‌گیری Gibbs در تحلیل بقا
  • 83. مدل کاکس با رویکرد بیزی
  • 84. مقدمه‌ای بر تحلیل عوامل اثرگذار
  • 85. کاربرد نمونه‌گیری Gibbs در تحلیل عوامل اثرگذار
  • 86. مدل‌های مسیر (Path Models)
  • 87. مقدمه‌ای بر تحلیل عوامل تأییدی (CFA)
  • 88. کاربرد نمونه‌گیری Gibbs در تحلیل CFA
  • 89. مدل‌های ساختاری کوواریانس با رویکرد بیزی
  • 90. مقدمه‌ای بر مدل‌های عاملی مشترک (Common Factor Models)
  • 91. کاربرد نمونه‌گیری Gibbs در مدل‌های عاملی مشترک
  • 92. تحلیل همبستگی بین متغیرهای پنهان
  • 93. مقدمه‌ای بر مدل‌های پویایی سیستم (System Dynamics)
  • 94. کاربرد نمونه‌گیری Gibbs در شبیه‌سازی سیستم‌ها
  • 95. مدل‌سازی رفتار سیستم‌های پیچیده
  • 96. مقدمه‌ای بر تحلیل سلسله‌مراتبی چندسطحی (MLM)
  • 97. کاربرد نمونه‌گیری Gibbs در MLM
  • 98. مدل‌های MLMM با JAGS
  • 99. مقدمه‌ای بر مدل‌های رگرسیون کوواریانس (Covariance Regression Models)
  • 100. کاربرد نمونه‌گیری Gibbs در مدل‌های رگرسیون کوواریانس

📚 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.