شبیه سازی MCMC توسط نرم افزار R یکی از پرکاربردترین مسائل روز آمار در همه زمینه ها می باشد. روش مونت-کارلوی زنجیر مارکوف (Monte-Carlo Markov Chain) یکی از مشهورترین روش های شبیه سازی در آمار است. در این آموزش در نظر داریم تا با ارائه مثالی عملی و استفاده از کدنویسی توسط نرم افزار R این روش را به شما آموزش دهیم.
بیشتر بخوانید: دانلود پروژه سری زمانی با نرم افزار R
این روزها در کنار شبیه سازی MCMC از روش های دیگری مانند روش های بیزی نیز استفاده می کنند. در این مقاله قصد داریم روش های شبیه سازی MCMC در کنار استفاده از الگوریتم های زیر را به شما آموزش دهیم:
-
الگوریتم بیزی نمونه گیر گیبز (Gibbs Sampler Algorithm)
-
الگوریتم متروپولیس-هستینگز (Metropolis-Hastings Algorithm)
هدف ما از این آموزش آشنا کردن شما با نحوه شبیه سازی بیزی و شبیه سازی MCMC در محیط نرم افزار R بوده و قصد داریم در آینده ای نزدیک آموزش های بیشتری را در قالب پروژه های سری زمانی با نرم افزار R به همراه کدهای موردنظر آن در اختیار شما عزیزان قرار دهیم.
عنوان پروژه: روش های شبیه سازی MCMC توسط نرم افزار R
زمینه: آمار
نرم افزار: R
روش برآورد: بیز (Bayesian)
مشخصات فایل:
فرمت: PDF
تعداد صفحات: 15
جمع آوری و تدوین: آر استودیو
برای دانلود رایگان پروژه روش های شبیه سازی MCMC با نرم افزار R بر روی تصویر زیر کلیک کنید:
حتماً بخوانید:
