کتاب قدرت مدیریت در تاریکی داده ها

کتاب قدرت مدیریت در تاریکی داده‌ ها نوشته احسان مصداقی که توسط انتشارات اولین‌ها منتشر شده، اثری تخصصی در حوزه‌ی آمار و تحلیل داده‌های سانسورشده و نامتقارن است. این کتاب به بررسی مدل‌های آماری نوین برای تحلیل داده‌هایی پرداخته که به‌دلایل مختلف بخشی از آن‌ها در دسترس نیست یا ساختار نامتقارنی دارند. نسخه‌ی الکترونیکی این اثر را می‌توانید از طاقچه خرید و دانلود کنید.

درباره کتاب قدرت مدیریت در تاریکی داده ها

کتاب قدرت مدیریت در تاریکی داده‌ها به موضوع تحلیل داده‌های سانسورشده و نامتقارن می‌پردازد؛ داده‌هایی که در بسیاری از پژوهش‌های علمی، به‌ویژه در حوزه‌های پزشکی، مهندسی، علوم اجتماعی و زیستی، با آن‌ها مواجه می‌شویم. قدرت مدیریت در تاریکی داده‌ها در دوره‌ای نوشته شده که اهمیت تحلیل داده‌های ناقص و چوله به راست (دارای توزیع نامتقارن) به‌دلیل افزایش حجم داده‌های پیچیده و ناقص، بیش‌ازپیش موردتوجه قرار گرفته است. 

احسان مصداقی با تمرکز بر مدل‌های آماری مبتنی بر توزیع گاوسی وارون و خانواده‌های مرتبط با آن، تلاش می‌کند راهکارهایی برای تحلیل داده‌هایی ارائه دهد که روش‌های کلاسیک آماری برای آن‌ها ناکارآمد هستند. کتاب علاوه‌بر ارائه‌ی مبانی نظری، به کاربردهای عملی این مدل‌ها در مطالعات واقعی و شبیه‌سازی‌های آماری نیز می‌پردازد. این اثر برای پژوهشگران و دانشجویان علاقه‌مند به آمار کاربردی و تحلیل داده‌های پیچیده، تصویری کلی از روندهای نوین در این حوزه ترسیم می‌کند.

خلاصه کتاب قدرت مدیریت در تاریکی داده ها

کتاب قدرت مدیریت در تاریکی داده‌ها با معرفی مفاهیم پایه‌ای مانند داده‌های سانسورشده، توزیع‌های آمیخته و تحلیل کواریانس آغاز می‌شود. نویسنده ابتدا انواع داده‌های سانسور شده (چپ، راست و دوگانه) را شرح می‌دهد و تفاوت آن‌ها را با داده‌های بریده بیان می‌کند؛ سپس به اهمیت تحلیل بقا و نقش داده‌های ناقص در مطالعات آماری اشاره می‌شود. در ادامه، تمرکز کتاب بر توزیع گاوسی وارون و خانواده‌های مرتبط با آن است؛ توزیع‌هایی که به‌دلیل انعطاف‌پذیری و توانایی مدل‌سازی داده‌های چوله به راست، جایگاه ویژه‌ای در تحلیل داده‌های نامتقارن دارند. نویسنده تاریخچه، ویژگی‌ها و کاربردهای این توزیع را به تفصیل بررسی می‌کند و نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از آن‌ها برای مدل‌سازی داده‌های مثبت و نامتقارن بهره برد. 

در فصل‌های بعد، تحلیل رگرسیونی و کواریانس تحت توزیع گاوسی وارون وزنی و آمیخته مطرح می‌شود. نویسنده مدل‌های پیشنهادی را با رهیافت‌های فراوانی‌گرایانه و بیزی توسعه می‌دهد و به چگونگی برآورد پارامترها و تحلیل روابط میان متغیرها می‌پردازد. بخش‌هایی از کتاب به الگوریتم‌های نمونه‌گیری مانند گیبز و متروپلیس-هاستینگز اختصاص یافته است که برای نمونه‌گیری از توزیع‌های پسین در تحلیل بیزی به کار می‌روند. در نهایت، مدل‌های پیشنهادی با مطالعات شبیه‌سازی و مثال‌های واقعی (مانند داده‌های زلزله‌شناسی) ارزیابی می‌شوند و کارایی آن‌ها با مدل‌های رقیب مقایسه می‌گردد. کتاب با جمع‌بندی و ارائه‌ی نتایج تجربی به پایان می‌رسد.

چرا باید کتاب قدرت مدیریت در تاریکی داده ها را خواند؟

کتاب قدرت مدیریت در تاریکی داده‌ها به یکی از چالش‌های مهم تحلیل داده‌ها یعنی مدیریت و مدل‌سازی داده‌های ناقص و نامتقارن می‌پردازد. این اثر برای کسانی که با داده‌های سانسورشده یا چوله به راست در پژوهش‌های خود مواجه‌اند، راهنمایی برای انتخاب مدل‌های مناسب و درک محدودیت‌های روش‌های کلاسیک فراهم می‌کند؛ همچنین آشنایی با رهیافت‌های بیزی و الگوریتم‌های نمونه‌گیری پیشرفته، امکان تحلیل دقیق‌تر و انعطاف‌پذیرتر داده‌ها را به خواننده می‌دهد.

خواندن کتاب قدرت مدیریت در تاریکی داده ها را به چه کسانی پیشنهاد می‌کنیم؟

این کتاب برای دانشجویان و پژوهشگران رشته‌های آمار، علوم داده، مهندسی، پزشکی و علوم اجتماعی که با داده‌های ناقص یا سانسور شده سروکار دارند، مناسب است؛ همچنین برای کسانی که به‌دنبال مدل‌سازی داده‌های نامتقارن و چوله به راست هستند یا می‌خواهند با رهیافت‌های بیزی و الگوریتم‌های نمونه‌گیری آشنا شوند، مفید خواهد بود.

بخشی از کتاب قدرت مدیریت در تاریکی داده ها

«در هنگام استخراج مشاهدات بخشی از فضای نمونه‌ای به دلیلی محدود شود نمونه به دست آمده سانسوریده! خوانده می‌شود. در این حالت اگرچه مشاهدات به دست آمده اطلاعات کمتری دارند، اما همچنان می‌توان از آنها برای تحلیل‌های آماری استفاده کرد. با توجه به اینکه سانسور شدن منجر به از دست رفتن بخشی از مشاهدات و اطلاعات آنها می‌شود، کاربست روش‌های معمول استنباط و مدلسازی آماری برای داده‌های سانسور شده به نتایج گمراه کننده می‌انجامد که یکی از آنها برآوردگرهای اریب برای پارامترهای مدل است. از این رو نظریه داده‌های سانسور شده انجام اصلاحاتی را به منظور متناسب‌سازی این روش‌ها برای تحلیل داده‌های سانسوریده مورد بحث قرار می‌دهد. نمونه‌های سانسوریده به داده‌های سانسوریده نوع ۱ و داده‌های سانسوریده نوع ۳۲ تقسیم‌بندی می‌شوند. در هر دو نوع داده‌های سانسور شده، ۱ اندازه کل نمونه، تعداد نمونه‌های مشاهده شده (کامل) و تعداد مشاهدات سانسوریده است. در نمونه‌های نوع ، نقاط سانسور معلوم‌اند اما و و مقادیر مشاهده شده از متغیرهای تصادفی هستند.»