Lanțul Markov Monte Carlo: Simulare stocastică pentru inferența bayesiană, ediția a doua

Recenzii ale cititorilor

Recenzile cărții privind tehnicile Markov Chain Monte Carlo (MCMC) reflectă un amestec de opinii. Unii utilizatori laudă cartea pentru claritatea sa, explicațiile intuitive și acoperirea cuprinzătoare a metodelor MCMC, în timp ce alții o critică pentru aspecte precum calitatea slabă a scrierii, lipsa de originalitate și faptul că nu este potrivită pentru începătorii în domeniu.

⬤ Explicații clare și intuitive ale metodelor MCMC.
⬤ Oferă numeroase exemple și exerciții de programare care ajută la auto-studiu.
⬤ Acoperire cuprinzătoare a subiectelor esențiale, cum ar fi eșantionarea Gibbs și algoritmii Metropolis-Hastings.
⬤ Recomandat celor familiarizați cu statistica bayesiană și care doresc să își aprofundeze cunoștințele.

⬤ Calitate slabă a scrierii și a editării, ceea ce conduce la o lectură dificilă.
⬤ O parte din conținut este considerat neoriginal, fiind preluat din alte texte fără atribuirea corespunzătoare.
⬤ Nu este potrivit ca o primă introducere în MCMC, necesitând cunoștințe anterioare în domeniu.
⬤ Lipsesc îndrumările practice privind aplicarea teoriilor discutate.

(pe baza a 7 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference, Second Edition

Conținutul cărții:

Deși în ultimul deceniu au existat puține contribuții teoretice privind metodele Markov Chain Monte Carlo (MCMC), înțelegerea și aplicarea curentă a MCMC la rezolvarea problemelor de inferență a crescut cu pași mari. Încorporând schimbările în teorie și evidențiind noi aplicații, Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference, Second Edition prezintă o introducere concisă, accesibilă și cuprinzătoare a metodelor acestei valoroase tehnici de simulare. A doua ediție include acces la un site de internet care furnizează codul, scris în R și WinBUGS, utilizat în multe dintre exemplele și exercițiile existente anterior și în cele noi. Mai important, natura auto-explicativă a codurilor va permite modificarea intrărilor în coduri și variația pe multe direcții va fi disponibilă pentru explorarea ulterioară.

Schimbări majore față de ediția anterioară:

- Mai multe exemple cu discutarea detaliilor de calcul în capitolele privind algoritmii Gibbs sampling și Metropolis-Hastings.

- Dezvoltări recente în MCMC, inclusiv salt reversibil, eșantionare pe felii, eșantionare pe punți, eșantionare pe căi, încercări multiple și respingere întârziată.

- Discuții privind calculul folosind atât R, cât și WinBUGS.

- Exerciții suplimentare și soluții selectate în cadrul textului, cu toate seturile de date și software-ul disponibile pentru descărcare de pe Web.

- Secțiuni privind modelele spațiale și adecvarea modelelor.

Unitățile de text de sine stătătoare fac MCMC accesibil oamenilor de știință din alte discipline, precum și statisticienilor. Cartea va fi atractivă pentru toți cei care lucrează cu tehnici MCMC, în special pentru statisticienii și biostatisticienii din cercetare și absolvenți, precum și pentru oamenii de știință care manipulează date și formulează modele. Cartea a fost substanțial consolidată ca primă lectură a materialului privind MCMC și, în consecință, ca manual pentru cursuri moderne de calcul bayesian și inferență bayesiană.