Referencias básicas sobre MCMC para estadísticas bayesianas

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Estoy buscando algunos documentos o libros con ejemplos prácticos y teóricos sobre MCMC básico para estadísticas bayesianas (con R). Nunca he estudiado sobre simulación, y es por eso que estoy buscando información "básica". ¿Me puede dar algunas recomendaciones o consejos?

Ruido rojo
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Le recomiendo encarecidamente que estudie algunas simulaciones básicas antes de intentar abordar MCMC.
Glen_b -Reinstate Monica
Dado el pedigrí de algunas de las recomendaciones a continuación, dudo en publicar esto aquí, pero si realmente quiere "básico", tengo algunas notas sobre el uso de MCMC para la inferencia de parámetros en modelos físicos aquí (usando Python en lugar de R ) Las otras referencias que figuran a continuación son mucho más rigurosas, así que por favor utilícelas con precaución, pero me gustaría pensar que algún día podrían ser útiles para alguien que no sea yo :-)
JamesS

Respuestas:

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Además de los títulos anteriores, hay libros dirigidos específicamente a R, como

Xi'an
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Me encantó tu libro por cierto Christian
bdeonovic
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Christian, quiero felicitarte porque TBC! Como principiante en las estadísticas bayesianas, ¡tu libro me ha ayudado mucho!
Red Noise
@ usuario135273: gracias. ¡La Elección Bayesiana a veces puede ser dura para un principiante ...!
Xi'an
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Cuando comencé a aprender estadísticas, el libro de Gelman sobre análisis de datos bayesianos me pareció muy difícil de entender, ¡puede ser un poco abrumador para alguien nuevo en las estadísticas!

Le recomiendo que comience con el libro de Peter Hoff Un primer curso de métodos estadísticos bayesianos .

No es un libro completo para temas estadísticos avanzados, pero contiene una gran cantidad de modelos estadísticos y ejemplos, y se proporcionan códigos R en todo el texto o en el sitio web de este libro.

Bahgat Nassour
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Si pregunta sobre documentos introductorios , puede verificar lo siguiente:

Casella, G. y George, EI (1992). Explicando la muestra de Gibbs. El estadístico estadounidense, 46 (3), 167-174.

Andrieu, C., de Freitas, N., Doucet, A. y Jordan, MI (2003). Una introducción a MCMC para el aprendizaje automático. Machine Learning, 50, 5-43.

Tierney, L. (1994). Cadenas de Markov para explorar las distribuciones posteriores. Los Anales de Estadísticas, 1701-1728.

Hartig, F., Calabrese, JM, Reineking, B., Wiegand, T. y Huth, A. (2011). Inferencia estadística para modelos de simulación estocástica: teoría y aplicación. Ecology Letters, 14, 816–827.

Tim
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Históricamente, el artículo del Estadístico estadounidense de George y Ed debería haberse titulado Gibbs para niños, pero a los editores no les gustó. Se necesitó un criador de animales, Dan Gianola, para reciclar el título en Gibbs para cerdos y publicar su reseña.
Xi'an
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Gran explicación gráfica de MCMC de Stata

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

Sengiley
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