¿Libros para el autoaprendizaje de la simulación estadística?

Question

Preferiblemente un libro introductorio, es decir, para no graduados (o apuntes o algo así) que explique los conceptos con detalle y con muchos ejemplos, sin perder la formalidad.

Que cubre los temas

• Números aleatorios

• Generación de variables aleatorias discretas

• Generación de variables aleatorias continuas

• Método Monte Carlo mediante cadenas de Markov

Gracias de antemano

Answer 1

Además de la biblia de técnicas de simulación,

Devroye, L. (1986) Generación de variantes aleatorias no uniformes . Springer

[también [disponible en línea]](http://www.nrbook.com/devroye/) puede considerar

• Albert, J. (2009) Cálculo bayesiano con R . Springer
• Kurskche, J. (2014) Análisis bayesiano de datos con R, Jags y Stan . AP
• Gamerman, D. y Lopes, H. (2006) Markov Chain Monte Carlo: Simulación estocástica para la inferencia bayesiana . CRC Press
• Turkman, A., Paulino. C. y Müller, P. (2018) Estadística bayesiana computacional: Una introducción . CRC Press

con la mención adicional de mis propios libros:

• Robert, C.P. y Casella, G. (2009) Introducción a los métodos Monte Carlo con R . Springer
• Marin, J.-M. y Robert, C.P. (2011) Fundamentos bayesianos con R . Springer