Referências básicas no MCMC for Statistics Bayesian

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Estou procurando alguns artigos ou livros com exemplos práticos e teóricos sobre o MCMC básico para estatística bayesiana (com R). Eu nunca estudei sobre simulação, e é por isso que estou procurando informações "básicas". Você pode me dar algumas recomendações ou conselhos?

bayesian references mcmc

— Ruído vermelho
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Eu recomendo fortemente que você estude algumas simulações básicas antes de tentar enfrentar o MCMC.

— Glen_b -Reinstate Monica

Dado o pedigree de algumas das recomendações abaixo, hesito em postar isso aqui, mas se você realmente deseja "básico", tenho algumas notas sobre o uso do MCMC para inferência de parâmetros em modelos físicos aqui (usando Python em vez de R ) As outras referências dadas abaixo são muito mais rigoroso o uso, por isso, com cautela, mas eu gostaria de pensar que eles poderiam um dia ser útil para alguém além de mim :-)

— jamess

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Além dos títulos acima, existem livros segmentados especificamente para R, como

Computação Bayesiana de Jim Albert com R
nosso livro Bayesian Essentials with R com um manual de solução no arXiv
nosso livro Introdução aos métodos de Monte Carlo com R, que é uma versão para iniciantes de nossos métodos estatísticos de Monte Carlo mais abrangentes e também possui um manual de solução arXived
Estatística de Richard McElreath, repensando com exemplos em R e STAN, que revi no meu blog

— Xi'an
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amava o seu livro pela maneira Christian

— bdeonovic

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Christian, quero parabenizá-lo porque a TBC! como iniciante nas estatísticas bayesianas, seu livro me ajudou muito!

— Red Noise

@ user135273: obrigado. A Escolha Bayesiana às vezes pode ser dura para um iniciante ...!

— Xian

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as pessoas geralmente recomendam Doing Bayesian Data Analysis de Kruschke como um excelente livro de introdução.

A partir daí, talvez tente a análise de dados bayesiana de Gelman .

Em seguida, termine com os excelentes métodos estatísticos de Monte Carlo

Sem mais informações sobre o que você está procurando, provavelmente é o melhor que posso fazer.

— bdeonovic
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Quando comecei a aprender estatística, achei o livro de Gelman sobre análise de dados bayesiano muito difícil de entender, pode ser um pouco esmagador para alguém novo em estatística!

Eu recomendo que você comece com o livro de Peter Hoff, Um Primeiro Curso em Métodos Estatísticos Bayesianos .

Não é um livro abrangente para tópicos estatísticos avançados, mas contém um grande número de modelos e exemplos estatísticos, e são fornecidos códigos R ao longo do texto ou no site deste livro.

— Bahgat Nassour
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Se você perguntar sobre artigos introdutórios , poderá verificar o seguinte:

Casella, G., e George, EI (1992). Explicando o amostrador de Gibbs. The American Statistician, 46 (3), 167-174.

Andrieu, C., de Freitas, N., Doucet, A. e Jordan, MI (2003). Uma introdução ao MCMC para aprendizado de máquina. Machine Learning, 50, 5-43.

Tierney, L. (1994). Cadeias de Markov para explorar distribuições posteriores. The Annals of Statistics, 1701-1728.

Hartig, F., Calabrese, JM, Reineking, B., Wiegand, T. e Huth, A. (2011). Inferência estatística para modelos de simulação estocástica - teoria e aplicação. Cartas de Ecologia, 14, 816-827.

— Tim
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Historicamente, o artigo estatístico americano de George e Ed deveria ter sido intitulado Gibbs para crianças, mas os editores não gostaram. Foi necessário um criador de animais, Dan Gianola, para reciclar o título em Gibbs para porcos e publicar sua resenha.

— Xian

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A teoria de Bayes sempre fez sentido para mim, mas a análise bayesiana sempre foi muito confusa. As coisas realmente começaram a clicar quando li esta postagem do blog sobre o exemplo das 8 Escolas: http://andrewgelman.com/2014/01/21/everything-need-know-bayesian-statistics-learned-eight-schools/

Na verdade, acho que o exemplo poderia ser mais significativo com um exemplo melhor; a métrica descrita nas 8 Escolas é um resultado abstrato de "treinamento".

— geneorama
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Ótima explicação gráfica do MCMC da Stata

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

— Sengiley
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