Markov Chain Monte Carlo: Simulazione stocastica per l'inferenza bayesiana, seconda edizione

Recensioni dei lettori

Le recensioni del libro sulle tecniche Markov Chain Monte Carlo (MCMC) riflettono un mix di opinioni. Alcuni utenti lodano il libro per la sua chiarezza, le spiegazioni intuitive e la copertura completa dei metodi MCMC, mentre altri lo criticano per questioni quali la scarsa qualità della scrittura, la mancanza di originalità e il fatto di non essere adatto ai principianti del settore.

⬤ Spiegazioni chiare e intuitive dei metodi MCMC.
⬤ Fornisce numerosi esempi ed esercizi di programmazione che aiutano l'autoapprendimento.
⬤ Copertura completa di argomenti essenziali come il campionamento di Gibbs e gli algoritmi di Metropolis-Hastings.
⬤ Consigliato a chi ha familiarità con la statistica bayesiana e vuole approfondirne la comprensione.

⬤ Scarsa qualità della scrittura e dell'editing, con conseguente difficoltà di lettura.
⬤ Alcuni contenuti sono considerati non originali, in quanto ripresi da altri testi senza un'adeguata attribuzione.
⬤ Non è adatto come prima introduzione all'MCMC, in quanto richiede una conoscenza preliminare dell'argomento.
⬤ Manca una guida pratica all'applicazione delle teorie discusse.

(basato su 7 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference, Second Edition

Contenuto del libro:

Sebbene nell'ultimo decennio siano stati pochi i contributi teorici sui metodi Markov Chain Monte Carlo (MCMC), l'attuale comprensione e applicazione di MCMC alla soluzione di problemi di inferenza è aumentata a dismisura. Incorporando i cambiamenti nella teoria e mettendo in evidenza nuove applicazioni, Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference, Second Edition presenta un'introduzione concisa, accessibile e completa ai metodi di questa preziosa tecnica di simulazione. La seconda edizione include l'accesso a un sito Internet che fornisce il codice, scritto in R e WinBUGS, utilizzato in molti degli esempi ed esercizi già esistenti e nuovi. Inoltre, la natura autoesplicativa dei codici consentirà di modificare gli input dei codici stessi e di variare in molte direzioni per ulteriori esplorazioni.

Principali cambiamenti rispetto alla precedente edizione:

- Più esempi con discussione dei dettagli computazionali nei capitoli sul campionamento di Gibbs e sugli algoritmi di Metropolis-Hastings.

- Recenti sviluppi nell'MCMC, tra cui il salto reversibile, il campionamento a fette, il campionamento a ponte, il campionamento a percorso, i tentativi multipli e il rifiuto ritardato.

- Discussione del calcolo con R e WinBUGS.

- Esercizi aggiuntivi e soluzioni selezionate all'interno del testo, con tutti i set di dati e il software disponibili per il download dal web.

- Sezioni sui modelli spaziali e sull'adeguatezza del modello.

Le unità di testo autonome rendono l'MCMC accessibile anche a scienziati di altre discipline oltre che agli statistici. Il libro si rivolge a tutti coloro che lavorano con le tecniche MCMC, in particolare agli statistici e ai biostatistici, nonché agli scienziati che trattano dati e formulano modelli. Il libro è stato sostanzialmente rafforzato come prima lettura di materiale sull'MCMC e, di conseguenza, come libro di testo per i moderni corsi di calcolo bayesiano e di inferenza bayesiana.