نماذج الخليط البايزية لتحليل البيانات الإحصائية

العديد من مجموعات البيانات الواقعية لا تتبع منحنى الجرس البسيط؛ بل غالبًا ما تكون مزيجًا معقدًا من مجموعات أساسية مختلفة. توفر هذه الدورة أساسًا متينًا في نماذج الخليط البايزية، مما يمكّنك من تحديد المجموعات الفرعية ونمذجة التباين المعقد في بياناتك بدقة. ستنتقل من مفاهيم الاحتمالات الأساسية إلى تقنيات التجميع المتقدمة، وتكتسب المهارات اللازمة للتعامل مع البيانات التي لا تستطيع النماذج الخطية التقليدية التقاطها. بحلول نهاية هذه الدورة، ستكون قادرًا على هيكلة وتقدير وتفسير نماذج الخليط لحل المشكلات الإحصائية العملية. ما ستتعلمه: - فهم المبادئ الأساسية للاستدلال البايزي وتوزيعات الاحتمالات - تحديد متى تستخدم نماذج الخليط لتمثيل مجموعات البيانات غير المتجانسة - تطبيق طرق Markov Chain Monte Carlo (MCMC) لتقدير معلمات النموذج المعقدة - ممارسة تطبيق نماذج الخليط الغاوسي باستخدام R وحزم إحصائية حديثة - تقييم أداء النموذج باستخدام معايير الاختيار المعاصرة مثل WAIC و DIC - تفسير التوزيعات الخلفية لاتخاذ قرارات مستنيرة ومدفوعة بالبيانات تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية والتعريفات البايزية الجوهرية قبل الانتقال إلى آليات نماذج الخليط المحدودة وتقنيات أخذ العينات الحسابية. ستقرأ شروحات مفصلة وتطبق معرفتك من خلال تمارين كود R المكتوبة. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين في الإحصاء وعلوم البيانات الذين يرغبون في توسيع أدواتهم التحليلية. لا تتطلب خبرة سابقة في الأساليب البايزية. ابدأ في بناء نماذج إحصائية أكثر مرونة وقوة اليوم.