Kod: 05329100
This book presents modern techniques for the analysis of Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods. A central focus is the study of the number of iteration of MCMC and the relation to some indices, such as the number of observation, ... więcej
255.89 zł
Dostępność:
50 % szansaOtrzymaliśmy informację, że książka może być ponownie dostępna. Na podstawie państwa zamówienia, postaramy się książkę sprowadzić w terminie do 6 tygodni. Gwarancja pełnego zwrotu pieniędzy, jeśli książka nie zostanie zabezpieczona.Wpisz swój adres e-mail, aby otrzymać od nas powiadomienie,
gdy książka będzie dostępna. Proste, prawda?
Za ten zakup dostaniesz 150 punkty
This book presents modern techniques for the analysis of Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods. A central focus is the study of the number of iteration of MCMC and the relation to some indices, such as the number of observation, or the number of dimension of the parameter space. The approach in this book is based on the theory of convergence of probability measures for two kinds of randomness: observation randomness and simulation randomness. This method provides in particular the optimal bounds for the random walk Metropolis algorithm and useful asymptotic information on the data augmentation algorithm. Applications are given to the Bayesian mixture model, the cumulative probit model, and to some other categorical models. This approach yields new subjects, such as the degeneracy problem and optimal rate problem of MCMC. Containing asymptotic results of MCMC under a Bayesian statistical point of view, this volume will be useful to practical and theoretical researchers and to graduate students in the field of statistical computing.
Kategoria Książki po angielsku Mathematics & science Mathematics Applied mathematics
255.89 zł
Od roku 2008 obsłużyliśmy wielu miłośników książek, ale dla nas każdy był tym wyjątkowym.
Copyright! ©2008-24 libristo.pl Wszelkie prawa zastrzeżonePrywatnieCookies
Dobre na wszystkich stronach
Koszyk ( pusty )