Bewertung:
Die Rezensionen des Buches über Markov Chain Monte Carlo (MCMC)-Techniken spiegeln eine Mischung von Meinungen wider. Einige Nutzer loben das Buch für seine Klarheit, die intuitiven Erklärungen und die umfassende Abdeckung der MCMC-Methoden, während andere das Buch für Probleme wie schlechte Schreibqualität, mangelnde Originalität und mangelnde Eignung für Anfänger auf dem Gebiet kritisieren.
Vorteile:⬤ Klare und intuitive Erklärungen der MCMC-Methoden.
⬤ Bietet zahlreiche Beispiele und Programmierübungen, die das Selbststudium erleichtern.
⬤ Umfassende Behandlung wesentlicher Themen wie Gibbs Sampling und Metropolis-Hastings-Algorithmen.
⬤ Empfohlen für diejenigen, die mit Bayes'scher Statistik vertraut sind und ihr Verständnis vertiefen wollen.
⬤ Schlechte Qualität des Textes und des Lektorats, was zu einer schwierigen Lektüre führt.
⬤ Einige Inhalte werden als unoriginell empfunden, da sie aus anderen Texten übernommen wurden, ohne dass die entsprechenden Quellen angegeben wurden.
⬤ Nicht geeignet für eine erste Einführung in MCMC, da Vorkenntnisse in diesem Bereich erforderlich sind.
⬤ Es fehlt eine praktische Anleitung zur Anwendung der besprochenen Theorien.
(basierend auf 7 Leserbewertungen)
Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference, Second Edition
Während es in den letzten zehn Jahren nur wenige theoretische Beiträge zu den Markov Chain Monte Carlo (MCMC)-Methoden gab, hat sich das aktuelle Verständnis und die Anwendung von MCMC zur Lösung von Inferenzproblemen sprunghaft verbessert. Das Buch Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference, Second Edition stellt eine prägnante, leicht zugängliche und umfassende Einführung in die Methoden dieser wertvollen Simulationstechnik dar und berücksichtigt dabei Veränderungen in der Theorie und neue Anwendungen. Die zweite Auflage enthält den Zugang zu einer Internetseite, die den in R und WinBUGS geschriebenen Code enthält, der in vielen der bereits vorhandenen und neuen Beispiele und Übungen verwendet wird. Noch wichtiger ist, dass die selbsterklärende Natur der Codes es ermöglicht, die Eingaben in die Codes zu ändern, und dass Variationen in vielen Richtungen zur weiteren Erforschung zur Verfügung stehen.
Die wichtigsten Änderungen gegenüber der vorherigen Ausgabe:
- Mehr Beispiele mit Diskussion von Berechnungsdetails in den Kapiteln über Gibbs Sampling und Metropolis-Hastings Algorithmen.
- Neuere Entwicklungen bei MCMC, einschließlich reversiblem Sprung, Slice Sampling, Bridge Sampling, Path Sampling, Multiple-Try und verzögerter Zurückweisung.
- Diskussion der Berechnungen mit R und WinBUGS.
- Zusätzliche Übungen und ausgewählte Lösungen im Text, wobei alle Datensätze und Software im Internet zum Download bereitstehen.
- Abschnitte über räumliche Modelle und Modelladäquanz.
Die in sich geschlossenen Texteinheiten machen MCMC sowohl für Wissenschaftler anderer Disziplinen als auch für Statistiker zugänglich. Das Buch richtet sich an alle, die mit MCMC-Techniken arbeiten, insbesondere an Statistiker in Forschung und Lehre, Biostatistiker und Wissenschaftler, die Daten verarbeiten und Modelle formulieren. Das Buch wurde als erste Lektüre von Material über MCMC und folglich als Lehrbuch für moderne Bayes'sche Berechnungen und Bayes'sche Inferenzkurse wesentlich verstärkt.
| ISBN: | 9781584885870 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2006 |
| Seitenzahl: | 342 |
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