Sto cercando alcuni articoli o libri con esempi pratici e teorici su MCMC di base per Bayesian Statistics (With R). Non ho mai studiato simulazione, ed è per questo che sto cercando informazioni "di base". Potete darmi qualche consiglio o consiglio?
Sto cercando alcuni articoli o libri con esempi pratici e teorici su MCMC di base per Bayesian Statistics (With R). Non ho mai studiato simulazione, ed è per questo che sto cercando informazioni "di base". Potete darmi qualche consiglio o consiglio?
Risposte:
Oltre ai titoli di cui sopra, ci sono libri specifici per R, come
le persone spesso raccomandano caldamente il Doing Bayesian Data Analysis di Kruschke come un ottimo libro introduttivo.
Da lì forse prova la Bayesian Data Analysis di Gelman .
Quindi finisci con gli eccellenti metodi statistici di Monte Carlo
Senza ulteriori informazioni su ciò che specificamente stai cercando questo è probabilmente il meglio che posso fare.
Quando ho iniziato a studiare le statistiche ho scoperto che il libro di Gelman sull'analisi dei dati bayesiani è molto difficile da capire, potrebbe essere un po 'travolgente per chi non conosce le statistiche!
Vi consiglio di iniziare con il libro di Peter Hoff A First Course in Bayesian Statistical Methods .
Non è un libro completo per argomenti statistici avanzati ma contiene un gran numero di modelli statistici ed esempi e codici R sono forniti in tutto il testo o dal sito Web per questo libro.
Se chiedete circa introduttivi documenti , è possibile verificare quanto segue:
Casella, G., & George, EI (1992). Spiegazione del campionatore Gibbs. The American Statistician, 46 (3), 167-174.
Andrieu, C., de Freitas, N., Doucet, A. & Jordan, MI (2003). Un'introduzione a MCMC per l'apprendimento automatico. Apprendimento automatico, 50, 5-43.
Tierney, L. (1994). Catene di Markov per esplorare le distribuzioni posteriori. The Annals of Statistics, 1701-1728.
Hartig, F., Calabrese, JM, Reineking, B., Wiegand, T., & Huth, A. (2011). Inferenza statistica per modelli di simulazione stocastica - teoria e applicazione. Lettere di ecologia, 14, 816–827.
La teoria di Bayes ha sempre avuto senso per me, ma l'analisi bayesiana è sempre stata molto confusa. Le cose hanno davvero iniziato a fare clic quando ho letto questo post sul blog sull'esempio delle 8 scuole: http://andrewgelman.com/2014/01/21/everything-need-know-bayesian-statistics-learned-eight-schools/
In realtà penso che l'esempio potrebbe essere più significativo con un esempio migliore, la metrica descritta nelle 8 scuole è un risultato astratto di "coaching".
Grande spiegazione grafica di MCMC di Stata