Łańcuch Markowa Monte Carlo: Symulacja stochastyczna dla wnioskowania bayesowskiego, wydanie drugie

Opinie czytelników

Recenzje książki na temat technik MCMC (Markov Chain Monte Carlo) odzwierciedlają mieszankę opinii. Niektórzy użytkownicy chwalą książkę za jej przejrzystość, intuicyjne wyjaśnienia i kompleksowe omówienie metod MCMC, podczas gdy inni krytykują ją za takie kwestie, jak słaba jakość pisania, brak oryginalności i nieodpowiedniość dla początkujących w tej dziedzinie.

⬤ Przejrzyste i intuicyjne objaśnienia metod MCMC.
⬤ Zawiera liczne przykłady i ćwiczenia programistyczne, które pomagają w samodzielnej nauce.
⬤ Kompleksowe omówienie najważniejszych tematów, takich jak próbkowanie Gibbsa i algorytmy Metropolisa-Hastingsa.
⬤ Polecana dla osób zaznajomionych ze statystyką bayesowską i chcących pogłębić jej zrozumienie.

⬤ Słaba jakość tekstu i edycji, co prowadzi do trudności w czytaniu.
⬤ Niektóre treści są postrzegane jako nieoryginalne, ponieważ zostały zaczerpnięte z innych tekstów bez odpowiedniego przypisania.
⬤ Nie nadaje się jako pierwsze wprowadzenie do MCMC, wymagając wcześniejszej wiedzy na ten temat.
⬤ Brak praktycznych wskazówek dotyczących stosowania omawianych teorii.

(na podstawie 7 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

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

Zawartość książki:

Choć w ciągu ostatniej dekady pojawiło się niewiele prac teoretycznych na temat metod Monte Carlo z łańcuchami Markowa (MCMC), obecne zrozumienie i zastosowanie MCMC w rozwiązywaniu problemów związanych z wnioskowaniem wzrosło skokowo. Uwzględniając zmiany w teorii i podkreślając nowe zastosowania, Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference, Second Edition przedstawia zwięzłe, przystępne i kompleksowe wprowadzenie do metod tej cennej techniki symulacji. Drugie wydanie zawiera dostęp do strony internetowej, która zapewnia kod napisany w R i WinBUGS, używany w wielu wcześniej istniejących i nowych przykładach i ćwiczeniach. Co ważniejsze, samoobjaśniający charakter kodów umożliwi modyfikację danych wejściowych do kodów, a wariacje w wielu kierunkach będą dostępne do dalszej eksploracji.

Główne zmiany w stosunku do poprzedniego wydania:

- Więcej przykładów z omówieniem szczegółów obliczeniowych w rozdziałach dotyczących próbkowania Gibbsa i algorytmów Metropolis-Hastings.

- Najnowsze osiągnięcia w MCMC, w tym odwracalny skok, próbkowanie wycinków, próbkowanie mostów, próbkowanie ścieżek, wielokrotne próby i opóźnione odrzucanie.

- Omówienie obliczeń przy użyciu programów R i WinBUGS.

- Dodatkowe ćwiczenia i wybrane rozwiązania w tekście, ze wszystkimi zestawami danych i oprogramowaniem dostępnymi do pobrania z Internetu.

- Sekcje dotyczące modeli przestrzennych i adekwatności modeli.

Samodzielne jednostki tekstowe sprawiają, że MCMC jest dostępny dla naukowców z innych dyscyplin, a także statystyków. Książka spodoba się każdemu, kto pracuje z technikami MCMC, zwłaszcza badaczom i absolwentom statystyki i biostatystyki, a także naukowcom zajmującym się danymi i formułowaniem modeli. Książka została znacznie wzmocniona jako pierwsza lektura materiału na temat MCMC, a co za tym idzie, jako podręcznik do nowoczesnych obliczeń bayesowskich i kursów wnioskowania bayesowskiego.