Gute Quellen zum Lernen der Markov-Kette Monte Carlo (MCMC)

28

Irgendwelche Vorschläge für eine gute Quelle zum Erlernen von MCMC-Methoden?

references mcmc

— user88
quelle

2

Verwandte Frage: gute Zusammenfassungen (Rezensionen, Bücher) über verschiedene Anwendungen der Markov-Kette Monte Carlo (MCMC)

— Silberfischchen

14

Für Online-Tutorials gibt es

Ein Tutorial in MCMC von Sahut (2000)
Tutorial über Markov Chain Monte Carlo von Hanson (2000)
Markov Chain Monte Carlo für Computer Vision , von Zhu et al. (2005)
Einführung in Markov-Ketten-Monte-Carlo-Simulationen und deren statistische Analyse , von Berg (2004).

Die praktische Markov-Kette Monte Carlo von Geyer ( Stat. Science , 1992) ist ebenfalls ein guter Ausgangspunkt, und Sie können sich die MCMCpack- oder mcmc R-Pakete zur Veranschaulichung ansehen .

— U / min chl
quelle

fyi: 2. zwei links in der liste sind kaputt

— still_learning

9

Ich habe es (noch) nicht gelesen, aber wenn Sie in R sind, gibt es Christian P. Roberts und George Casellas Buch: Einführung in Monte Carlo-Methoden mit R (Verwenden Sie R)

Ich weiß es von seinem (sehr guten) Blog

— Tal Galili
quelle

Dieses Buch befasst sich nicht eingehend mit MCMC. Es hat tatsächlich eine Seite darauf und überspringt die MCMC-Theorie in ihrer Gesamtheit, um in das Metropolisten-Hashing einzusteigen.

— Anthony Doan

Obwohl Sie zu 100% ein Recht auf Ihre eigene Meinung zu unserem Buch haben, kann ich der Vorstellung nicht zustimmen, dass wir uns dort nicht eingehend mit MCMC befassen. Nach der Frage zu urteilen, die das OP meines Erachtens nicht nach der tiefen Theorie der MCMC-Algorithmen gestellt hat (die in unserem früheren Buch irgendwie behandelt wird).

— Xi'an

6

Gilks WR, Richardson S., DJ Spiegelhalter Markov Chain Monte Carlo in der Praxis . Chapman & Hall / CRC, 1996.
Ein relativer Oldie, aber immer noch ein Goodie.

— ein Stop
quelle

6

Handbuch der Markov-Kette Monte Carlo, Steve Brooks, Andrew Gelman, Galin Jones und Xiao-Li Meng, Hrsg. 2011 CRC Press.

Kapitel 4 , „Schlussfolgerungen aus Simulationen und Überwachung der Konvergenz“ von Gelman und Shirley, ist online verfügbar.

— David LeBauer
quelle

1

Es sieht so aus, als ob Gilks, Richardson & Spiegelhalter (1996) im Mai ins hohe Gras stoßen werden.

— am

4

Dani Gamerman & Hedibert F. Lopes. Markov-Kette Monte Carlo: Stochastische Simulation für Bayesianische Inferenz (2. Aufl.). Boca Raton, FL: Champan & Hall / CRC, 2006. 344 S. ISBN 0-412-81820-5 .

- ein kürzlich aktualisiertes Buch als Gilks, Richardson & Spiegelhalter. Ich habe es selbst nicht, aber es war gut in referierten Techno im Jahr 2008 und die erste Ausgabe bekam auch eine gute Bewertung in den Statistiker im Jahr 1998.

— onestop
quelle

4

Eine weitere klassische Position (wie bereits erwähnt Einführung in Monte-Carlo-Methoden mit R ):

Monte Carlo Statistische Methoden von Robert und Casella (2004)

in der Verwendung R!Serie gibt es auch:

Einführung in die Wahrscheinlichkeitssimulation und das Gibbs-Sampling mit R von Suess und Trumbo (2010)

— Tim
quelle

0

Der von mir am leichtesten zugängliche Text ist Bayesian Cognitive Modeling: Ein praktischer Kurs . Sehr übersichtliche Darstellung. Das Buch enthält großartige Beispiele in BUGS und sie wurden auf der Github- Beispielseite von Stan portiert .

— Stewart
quelle