Buenas fuentes para aprender Markov chain Monte Carlo (MCMC)

Question

¿Alguna sugerencia de una buena fuente para aprender los métodos MCMC?

Answer 1

Para los tutoriales en línea, existen

• Un tutorial sobre MCMC de Sahut (2000)
• Tutorial sobre Markov Chain Monte Carlo de Hanson (2000)
• Markov Chain Monte Carlo para la visión por ordenador por Zhu et al. (2005)
• Introducción a las simulaciones de Monte Carlo con cadenas de Markov y su análisis estadístico de Berg (2004).
• Un tutorial sobre la cadena de Markov de Monte-Carlo y la modelización bayesiana de Martin B. Haugh (2021).

Práctica de Markov Chain Monte Carlo de Geyer ( Stat. Science 1992), es también un buen punto de partida, y se puede consultar el MCMCpack o mcmc Paquetes R para ilustraciones.

Answer 2

No lo he leído (aún), pero si te gusta la R, está el libro de Christian P. Robert y George Casella: Introducción a los métodos de Monte Carlo con R (Use R)

Lo conozco por seguir su (muy buena) blog

Answer 3

Gilks W.R., Richardson S., Spiegelhalter D.J. Markov Chain Monte Carlo en la práctica . Chapman & Hall/CRC, 1996.
Ya es relativamente viejo, pero sigue siendo bueno.

Answer 4

Handbook of Markov Chain Monte Carlo, Steve Brooks, Andrew Gelman, Galin Jones y Xiao-Li Meng, eds. 2011 CRC Press.

Capítulo 4 El artículo "Inference from simulations and monitoring convergence", de Gelman y Shirley, está disponible en línea.

Answer 5

Dani Gamerman y Hedibert F. Lopes. Markov Chain Monte Carlo: Simulación estocástica para la inferencia bayesiana (2ª ed.). Boca Ratón, FL: Champan & Hall/CRC, 2006. 344 pp. ISBN 0-412-81820-5 .

-- un libro más recientemente actualizado que el de Gilks, Richardson & Spiegelhalter. No lo he leído, pero estaba bien revisado en Technometrics en 2008 y la primera edición también obtuvo una buena revisión en El estadístico en 1998.