Értékelés:
A Markov-lánc Monte Carlo (MCMC) technikákról szóló könyvről szóló kritikák a vélemények keveredését tükrözik. Egyes felhasználók dicsérik a könyvet az érthetőségéért, az intuitív magyarázatokért és az MCMC-módszerek átfogó lefedettségéért, míg mások olyan problémák miatt kritizálják, mint a gyenge írásminőség, az eredetiség hiánya, valamint az, hogy nem alkalmas a terület kezdői számára.
Előnyök:⬤ Az MCMC-módszerek világos és intuitív magyarázatai.
⬤ Számos példát és programozási feladatot tartalmaz, amelyek segítik az önálló tanulást.
⬤ Az olyan alapvető témák átfogó lefedése, mint a Gibbs-mintavételezés és a Metropolis-Hastings algoritmusok.
⬤ Ajánlott azoknak, akik ismerik a Bayes-statisztikát, és szeretnék elmélyíteni ismereteiket.
⬤ Gyenge írásminőség és szerkesztés, ami nehézkes olvasáshoz vezet.
⬤ Néhány tartalom nem eredeti, más szövegekből átvett, megfelelő hivatkozás nélkül átemelt tartalom.
⬤ Nem alkalmas az MCMC első bevezetőjének, mivel előzetes ismereteket igényel a témában.
⬤ Hiányzik a gyakorlati útmutatás a tárgyalt elméletek alkalmazásához.
(7 olvasói vélemény alapján)
Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference, Second Edition
Bár az elmúlt évtizedben kevés elméleti hozzájárulás született a Markov-lánc Monte Carlo (MCMC) módszerekről, az MCMC jelenlegi megértése és alkalmazása a következtetési problémák megoldására ugrásszerűen megnőtt. Az elméletben bekövetkezett változásokat beépítve és az új alkalmazásokat kiemelve a Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference, Second Edition tömör, közérthető és átfogó bevezetést nyújt ennek az értékes szimulációs technikának a módszereibe. A második kiadás hozzáférést tartalmaz egy olyan internetes oldalhoz, amely az R és WinBUGS nyelven írt kódot tartalmazza, amelyet számos korábban már létező és új példában és feladatban használnak. Ennél is fontosabb, hogy a kódok önmagyarázó jellege lehetővé teszi a kódok bemeneti adatainak módosítását, és számos irányú variáció áll rendelkezésre a további vizsgálódásokhoz.
Főbb változások az előző kiadáshoz képest:
- Több példa a számítási részletek megvitatásával a Gibbs-mintavételezésről és a Metropolis-Hastings algoritmusokról szóló fejezetekben.
- Az MCMC legújabb fejlesztései, beleértve a reverzibilis ugrást, a szeletmintavételt, a hídmintavételt, az útvonal-mintavételt, a többszöri próbálkozást és a késleltetett visszautasítást.
- Az R és a WinBUGS használatával történő számítások megvitatása.
- További gyakorlatok és válogatott megoldások a szövegben, az összes adatkészlet és szoftver letölthető az internetről.
- A térbeli modellekről és a modell megfelelőségéről szóló szakaszok.
Az önálló szövegegységek az MCMC-t a statisztikusok mellett más tudományágak tudósai számára is hozzáférhetővé teszik. A könyv mindenki számára vonzó lesz, aki MCMC-technikákkal dolgozik, különösen a kutató és diplomás statisztikusok és biostatisztikusok, valamint az adatokat kezelő és modelleket megfogalmazó tudósok számára. A könyvet jelentősen megerősítették az MCMC-vel kapcsolatos anyagok első olvasmányaként, és ennek következtében a modern bayesi számítás és bayesi következtetés kurzusok tankönyveként.