Markov chain Monte Carlo (MCMC) 학습을위한 좋은 소스

답변:

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온라인 자습서의 경우

Geyer ( Stat. Science , 1992)의 실용적인 Markov Chain Monte Carlo 도 좋은 출발점이며 MCMCpack 또는 mcmc R 패키지를 통해 그림을 볼 수 있습니다.

— CHL
소스
fyi : 목록의 두 번째 두 링크가 끊어짐
— still_learning
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나는 그것을 읽지 못했지만 (아직도) R에 있다면 Christian P. Robert와 George Casella의 저서 : R을 사용하여 Monte Carlo Methods 소개 (R 사용)

나는 그의 (매우 좋은) 블로그 를 따라가는 것을 알고 있습니다.

— Tal Galili
소스
이 책은 MCMC에 대해 자세히 다루지 않습니다. 실제로 페이지가 있고 MCMC 이론을 완전히 건너 뛰어 Metropolist 해싱으로 이동합니다.
— Anthony Doan
당신은 우리 책에 대한 당신 자신의 의견에 100 % 권리가 있지만, 나는 우리가 MCMC에 깊이 들어 가지 않는다는 생각에 동의하지 않기를 바랍니다. 질문에서 판단 할 때 OP가 MCMC 알고리즘에 대한 깊은 이론을 요구하고 있다고 생각하지 않습니다 (어떻게도 이전 책에서 다루었습니다).
— 시안
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다니 게이머 맨 & 헤디 버트 F. 로페스. Markov Chain Monte Carlo : 베이지안 추론을위한 확률 적 시뮬레이션 (2 차 에디션). 보카 레이턴, 플로리다 : Champan & Hall / CRC, 2006. 344 pp. ISBN 0-412-81820-5 .

-Gilks, Richardson & Spiegelhalter보다 최근에 업데이트 된 책. 나는 그것을 스스로 읽지 못했지만 2008 년 Technometrics 에서 잘 검토되었으며 첫 번째 버전 은 1998 년 The Statistician 에서 좋은 평가를 받았습니다 .

— 원 스톱
소스
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