Referensi dasar tentang MCMC untuk Bayesian Statistics

11

Saya mencari beberapa makalah atau buku dengan contoh praktis dan teoritis tentang MCMC dasar untuk Bayesian Statistics (With R). Saya belum pernah belajar tentang simulasi, dan itulah sebabnya saya mencari informasi "dasar". Bisakah Anda memberi saya beberapa rekomendasi atau saran?

Kebisingan Merah
sumber
Saya sangat menyarankan Anda untuk mempelajari beberapa simulasi dasar sebelum mencoba menangani MCMC.
Glen_b -Reinstate Monica
Mengingat silsilah dari beberapa rekomendasi di bawah ini, saya ragu untuk memposting ini di sini, tetapi jika Anda benar - benar ingin "dasar", saya punya beberapa catatan tentang penggunaan MCMC untuk inferensi parameter dalam model berbasis fisik di sini (menggunakan Python daripada R ). Referensi lain yang diberikan di bawah ini jauh lebih ketat, jadi silakan gunakan dengan hati-hati, tetapi saya ingin berpikir suatu hari nanti mungkin berguna bagi orang lain selain saya :-)
JamesS

Jawaban:

8

Selain judul di atas, ada buku yang khusus menargetkan R, seperti

Xi'an
sumber
1
Saya sangat menyukai buku Anda Christian
bdeonovic
1
Christian, saya ingin mengucapkan selamat kepada Anda karena TBC! sebagai pemula di statistik Bayesian, buku Anda telah banyak membantu saya!
Red Noise
@ user135273: terima kasih. The Bayesian Choice terkadang keras untuk pemula ...!
Xi'an
5

Ketika saya mulai belajar statistik, saya menemukan buku Gelman tentang analisis data Bayesian sangat sulit untuk dipahami, mungkin agak berlebihan bagi seseorang yang baru mengenal statistik!

Saya sarankan Anda untuk mulai dengan buku Peter Hoff, A First Course in Bayesian Statistics Methods .

Ini bukan buku yang komprehensif untuk topik statistik lanjutan tetapi berisi sejumlah besar model statistik dan contoh dan kode-R disediakan di seluruh teks atau dari situs web untuk buku ini.

Bahgat Nassour
sumber
5

Jika Anda bertanya tentang makalah pengantar , Anda dapat memeriksa hal-hal berikut:

Casella, G., & George, EI (1992). Menjelaskan sampler Gibbs. The American Statistician, 46 (3), 167-174.

Andrieu, C., de Freitas, N., Doucet, A. & Jordan, MI (2003). Pengantar MCMC untuk pembelajaran mesin. Pembelajaran Mesin, 50, 5-43.

Tierney, L. (1994). Rantai Markov untuk menjelajahi distribusi posterior. The Annals of Statistics, 1701-1728.

Hartig, F., Calabrese, JM, Reineking, B., Wiegand, T., & Huth, A. (2011). Kesimpulan statistik untuk model simulasi stokastik - teori dan aplikasi. Surat Ekologi, 14, 816–827.

Tim
sumber
1
Secara historis, makalah Statistik Amerika oleh George dan Ed seharusnya berhak Gibbs untuk anak-anak, tetapi editor tidak menyukainya. Butuh seorang peternak hewan, Dan Gianola, untuk mendaur ulang gelar itu menjadi Gibbs untuk babi dan menerbitkan ulasannya.
Xi'an
0

Penjelasan grafis hebat MCMC dari Stata

https://www.youtube.com/watch?v=OTO1DygELpY

Sengiley
sumber