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Markov Chain Monte Carlo : Stochastic Simulation for Bayesian Inference /

Contenido: 1. Simulación estocástica; 2. Inferencia bayesiana; 3. Métodos de inferencia de aproximación; 4. Cadenas de Markov; 5. Muestreo de Gibbs; 6. Algoritmo de Metropolis-Hastings; 7. Otros temas del método Monte Carlo de cadenas de Markov.

Gespeichert in:
1. Verfasser: Gamerman, Dani (autor)
Weitere Verfasser: Lopes, Hedibert Freitas (autor) (autor)
Format: Buch
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Boca Ratón, EUA : Chapman and Hall : CRC Press, 2006, c2006
Ausgabe:2a edición
Schriftenreihe:(Texts in Statistical Science)
Schlagworte:
Lenguajes de Programación
Métodos de Simulación
Modelos Matemáticos
Inferencia Bayesiana - > Tema Principal
Estadística Bayesiana
Toma de Decisiones
Decisiones Estadísticas
Procesos de Markov - > Tema Principal
Método de Montecarlo - > Tema Principal
Procesos Estocásticos
Probabilidad - > Teoría
Matemáticas
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Zusammenfassung:Contenido: 1. Simulación estocástica; 2. Inferencia bayesiana; 3. Métodos de inferencia de aproximación; 4. Cadenas de Markov; 5. Muestreo de Gibbs; 6. Algoritmo de Metropolis-Hastings; 7. Otros temas del método Monte Carlo de cadenas de Markov.
Beschreibung:XVII, 323 p.
Zielpublikum:Peticiones 2016 Juan Diego Sánchez Torres
ISBN:978-1-58488-587-0

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