Sumber yang baik untuk mempelajari rantai Markov, Monte Carlo (MCMC)

28

Adakah saran untuk sumber yang bagus untuk mempelajari metode MCMC?

references mcmc

— pengguna88
sumber

2

Pertanyaan terkait: ringkasan yang bagus (ulasan, buku) tentang berbagai aplikasi rantai Markov Monte Carlo (MCMC)

— Silverfish

14

Untuk tutorial online, ada

Tutorial di MCMC , oleh Sahut (2000)
Tutorial tentang Rantai Markov Monte Carlo , oleh Hanson (2000)
Rantai Markov Monte Carlo untuk Computer Vision , oleh Zhu et al. (2005)
Pengantar simulasi Rantai Markov Monte Carlo dan analisis statistik mereka , oleh Berg (2004).

Praktis Rantai Markov Monte Carlo , oleh Geyer ( Stat. Science , 1992), juga merupakan titik awal yang baik, dan Anda dapat melihat paket MCMCpack atau mcmc R untuk ilustrasi.

— chl
sumber

fyi: 2 tautan kedua dalam daftar rusak

— still_learning

9

Saya belum membacanya, tetapi jika Anda menyukai R, ada buku Christian P. Robert dan George Casella: Memperkenalkan Metode Monte Carlo dengan R (Gunakan R)

Saya tahu itu dari mengikuti blognya (sangat bagus)

— Tal Galili
sumber

Buku ini tidak masuk ke MCMC. Ini sebenarnya memiliki halaman di atasnya dan melewatkan teori MCMC secara keseluruhan untuk masuk ke hashing Metropolist.

— Anthony Doan

Meskipun Anda 100% berhak atas pendapat Anda sendiri tentang buku kami, saya mohon untuk tidak setuju dengan anggapan bahwa kami tidak membahas MCMC secara mendalam di sana. Menilai dari pertanyaan saya tidak berpikir OP meminta teori mendalam tentang algoritma MCMC (yang entah bagaimana dibahas dalam buku kami sebelumnya).

— Xi'an

6

Gilks WR, Richardson S., Spiegelhalter DJ Markov Chain Monte Carlo dalam Praktek . Chapman & Hall / CRC, 1996.
Seorang kerabat tua sekarang, tetapi masih seorang goodie.

— onestop
sumber

6

Buku Pegangan Rantai Markov Monte Carlo, Steve Brooks, Andrew Gelman, Galin Jones dan Xiao-Li Meng, eds. 2011 CRC Press.

Bab 4 , 'Kesimpulan dari simulasi dan pemantauan konvergensi' oleh Gelman dan Shirley, tersedia online.

— David LeBauer
sumber

1

Tampaknya akan menendang Gilks, Richardson & Spiegelhalter (1996) ke rumput panjang ketika itu datang pada bulan Mei.

— onestop

4

Dani Gamerman & Hedibert F. Lopes. Rantai Markov Monte Carlo: Simulasi Stokastik untuk Bayesian Inference (2nd ed.). Boca Raton, FL: Champan & Hall / CRC, 2006. 344 hal. ISBN 0-412-81820-5 .

- buku yang lebih baru diperbarui daripada Gilks, Richardson & Spiegelhalter. Saya belum membacanya sendiri, tetapi sudah diulas dengan baik di Technometrics pada 2008 , dan edisi pertama juga mendapat ulasan bagus di The Statistician pada 1998.

— onestop
sumber

4

Posisi klasik lain (sebagaimana ditemani dengan Memperkenalkan Metode Monte Carlo dengan R ):

Metode Statistik Monte Carlo oleh Robert and Casella (2004)

dalam Penggunaan R! seri ada juga:

Pengantar Simulasi Probabilitas dan Pengambilan Sampel Gibbs dengan R oleh Suess and Trumbo (2010)

— Tim
sumber

0

Teks yang saya temukan paling mudah diakses adalah Pemodelan Kognitif Bayesian: Kursus Praktis . Eksposisi yang sangat jelas. Buku ini memiliki banyak contoh dalam BUGS, dan mereka telah diangkut ke Stan di halaman contoh github-nya .

— stewart
sumber