کتاب تحلیل داده های گسسته

کتاب تحلیل داده های گسسته (تئوری و کاربردها) نوشته‌ی زهرا رضائی قهرودی و سمانه افتخاری مهابادی، اثری تخصصی در حوزه‌ی آمار و تحلیل داده‌های رسته‌ای و گسسته است و تلاش دارد با ارائه‌ی مبانی نظری، مثال‌های واقعی و کاربردی و آموزش نرم‌افزارهای آماری، نیازهای آموزشی و پژوهشی را در این زمینه پوشش دهد. این کتاب به‌ عنوان منبعی جامع برای دانشجویان و پژوهشگران رشته‌های آمار، پزشکی، علوم اجتماعی و اقتصادی طراحی شده و ساختار آن به گونه‌ای است که هم برای تدریس در دانشگاه مناسب باشد و هم برای تحلیلگران داده و متخصصان فعال در حوزه‌های مختلف. انتشارات دانشگاه تهران این منبع را منتشر کرده است. نسخه‌ی الکترونیکی این اثر را می‌توانید از طاقچه خرید و دانلود کنید.

درباره کتاب تحلیل داده های گسسته

کتاب تحلیل داده های گسسته با تمرکز بر تحلیل داده‌های رسته‌ای و گسسته، به بررسی مفاهیم پایه، روش‌های مدل‌سازی و کاربردهای عملی در حوزه‌های مختلف می‌پردازد. زهرا رضائی قهرودی و سمانه افتخاری مهابادی، با تکیه‌ بر تجربه‌ی تدریس و پژوهش، ساختار کتاب را در هفت فصل تنظیم کرده‌اند که از معرفی انواع داده‌ها و مقیاس‌های اندازه‌گیری آغاز می‌شود و تا روش‌های پیشرفته‌ی مدل‌سازی و یادگیری ماشین ادامه می‌یابد. 

در این کتاب، علاوه‌بر مباحث نظری، مثال‌های متعددی از داده‌های واقعی ایران در حوزه‌های پزشکی، اقتصادی و اجتماعی ارائه شده است. هر فصل با تمرین‌هایی برای تقویت مهارت عملی خواننده تکمیل شده و آموزش استفاده از نرم‌افزارهای آماری نیز در متن گنجانده شده است. 

کتاب تحلیل داده های گسسته نه‌تنها به دانشجویان آمار، بلکه به پژوهشگران و متخصصان سایر رشته‌هایی که با داده‌های گسسته سروکار دارند هم ابزارهای لازم برای تحلیل داده‌ها را ارائه می‌دهد.

خلاصه کتاب تحلیل داده های گسسته

کتاب تحلیل داده های گسسته با معرفی مفاهیم پایه‌ای مانند انواع داده‌ها (کمی و کیفی)، مقیاس‌های اندازه‌گیری (اسمی، ترتیبی، فاصله‌ای و نسبتی) و نقش متغیرها (وابسته و مستقل) آغاز می‌شود. در فصل اول، مثال‌های واقعی از داده‌های پزشکی (مانند کووید ۱۹)، داده‌های اقتصادی (وضعیت فقر و درآمد خانوار) و داده‌های اجتماعی (تخلفات رانندگی) ارائه شده تا خواننده با کاربردهای عملی تحلیل داده‌های گسسته آشنا شود. 

در فصل دوم، توزیع‌های گسسته‌ی مهم مانند برنولی، دوجمله‌ای، چندجمله‌ای، پواسون و هندسی معرفی و ارتباط آن‌ها با یکدیگر و با آزمون‌های آماری توضیح داده شده است. همچنین، روش‌های استنباط آماری برای این توزیع‌ها، شامل برآورد نقطه‌ای، بازه‌ای و آزمون نیکویی برازش، به‌تفصیل بررسی شده‌اند. 

فصل سوم به تحلیل جدول‌های پیشایندی (دوطرفه و سه‌طرفه) اختصاص دارد. در این بخش، مفاهیم استقلال، آزمون فرض، معیارهای پیوند و نسبت بخت‌ها در جدول‌های پیشایندی بررسی شده و مثال‌هایی از داده‌های واقعی برای تحلیل این جداول آورده شده است. در فصل چهارم، مدل‌های خطی تعمیم‌یافته برای پاسخ‌های دودویی و شمارشی (مانند رگرسیون لجستیک و پواسون) معرفی شده‌اند. مباحث پیشرفته‌تری مانند مدل‌های پواسون متورم و بریده‌شده نیز مطرح شده‌اند. 

فصل پنجم به مدل‌های لگ‌خطی برای جدول‌های پیشایندی می‌پردازد و انواع مدل‌های استقلال، پیوند همگن و استقلال شرطی را در جداول دوطرفه و سه‌طرفه بررسی می‌کند. در این فصل، آزمون‌های نیکویی برازش مدل‌های لگ‌خطی نیز مطرح شده‌اند. در فصل ششم، مدل‌بندی پاسخ‌های اسمی و ترتیبی و نیکویی برازش این مدل‌ها آموزش داده می‌شود. در نهایت، فصل هفتم به روش‌های یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های رسته‌ای می‌پردازد. الگوریتم‌هایی مانند درخت تصمیم، بگینگ، جنگل تصادفی و نزدیک‌ترین همسایه معرفی و معیارهای ارزیابی عملکرد این روش‌ها بررسی شده‌اند.

چرا باید کتاب تحلیل داده های گسسته را بخوانیم؟

این کتاب با ترکیب مباحث نظری و کاربردی، به‌ویژه با ارائه‌ی مثال‌های واقعی از داده‌های ایران، امکان یادگیری عمیق و کاربردی تحلیل داده‌های گسسته را فراهم کرده است. ساختار مرحله‌به‌مرحله‌ی کتاب، از مفاهیم پایه تا روش‌های پیشرفته‌ی مدل‌سازی و یادگیری ماشین، باعث می‌شود خواننده بتواند به‌تدریج مهارت‌های لازم را کسب کند. تمرکز بر آموزش نرم‌افزارهای آماری و ارائه‌ی تمرین‌های متنوع، این اثر را به منبعی مناسب برای تقویت توانایی عملی در تحلیل داده‌ها تبدیل کرده است.

خواندن کتاب تحلیل داده های گسسته را به چه کسانی پیشنهاد می‌کنیم؟

خواندن کتاب تحلیل داده های گسسته به دانشجویان و پژوهشگران رشته‌های آمار، علوم پزشکی، علوم اجتماعی، اقتصاد و هر کسی که با داده‌های گسسته و رسته‌ای سروکار دارد، پیشنهاد می‌شود. همچنین این منبع برای تحلیلگرانی که به دنبال یادگیری مدل‌سازی آماری، رگرسیون لجستیک، تحلیل جدول‌های پیشایندی و روش‌های یادگیری ماشین در داده‌های گسسته هستند، مناسب است.