贝叶斯统计MCMC的基本参考

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我正在寻找一些有关贝叶斯统计基本 MCMC（带有R）的实用和理论示例的论文或书籍。我从来没有研究过模拟，这就是为什么我要寻找“基本”信息。你能给我一些建议吗？

bayesian references mcmc

我强烈建议您在尝试解决MCMC之前研究一些基本的模拟。

— Glen_b-莫妮卡

鉴于下面的一些建议的血统，我毫不犹豫地张贴在这里，但如果你真的想要的“基本”，我对在基于物理模型采用MCMC的进行参数推断一些笔记这里（用Python而除R ）。下面提供的其他参考文献更加严格，因此请谨慎使用，但我想他们有一天可能对我以外的其他人有用:-)

— JamesS

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除了上述书名外，还有一些专门针对R的书，例如

吉姆·阿尔伯特的R的贝叶斯计算
我们的书《带R的Bayesian Essentials与R》以及关于arXiv的解决方案手册
我们的书《带R的蒙特卡洛方法简介》是我们更全面的《蒙特卡洛统计方法》的初学者版本，并且提供了解决方案手册
理查德·麦克埃尔瑞斯（Richard McElreath）对R和STAN中的示例进行的统计反思，我在我的博客上进行了评论

— 西安
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顺便说一句爱您的书Christian

— bdeonovic '17

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克里斯汀，我要恭喜你，因为待定！作为贝叶斯统计的初学者，您的书对我有很大帮助！

— Red Noise

@ user135273：谢谢。对于初学者来说，贝叶斯选择有时可能是苛刻的……！

— 西安

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人们经常强烈推荐Kruschke的《做贝叶斯数据分析》作为一本很好的入门书。

从那里也许可以尝试Gelman的贝叶斯数据分析。

然后使用出色的蒙特卡洛统计方法结束

如果没有更多有关您正在寻找的具体信息，这可能是我最好的选择。

— 布迪奥诺维奇
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当我开始学习统计信息时，我发现Gelman关于贝叶斯数据分析的书很难理解，对于统计新手来说，这可能有点不知所措！

我建议您从Peter Hoff的书“贝叶斯统计方法的第一门课程”开始。

它不是一本涵盖高级统计主题的综合书籍，但它包含大量的统计模型和示例，并且本书的全文或网站都提供了R代码。

— 巴格特·纳索尔
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如果您询问介绍性论文，可以检查以下内容：

Casella，G.和George，EI（1992）。解释吉布斯采样器。美国统计学家，第46卷第3期，第167-174页。

Andrieu，C.，de Freitas，N.，Doucet，A.＆Jordan，MI（2003）。MCMC机器学习简介。机器学习，50，5-43。

Tierney，L.（1994）。马尔可夫链用于探索后验分布。统计年鉴，1701-1728年。

Hartig，F.，Calabrese，JM，Reineking，B.，Wiegand，T.，＆Huth，A.（2011年）。随机模拟模型的统计推断-理论和应用。生态快报，第14号，第816-827页。

— 提姆
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从历史上看，乔治和埃德（George and Ed）撰写的《美国统计学家》（American Statistician）论文本应被称为“吉布斯为孩子们”，但编辑们并不喜欢它。动物饲养员Dan Gianola将标题重新利用为猪的吉布斯，并发表了他的评论。

— 西安

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贝叶斯理论对我总是有意义的，但是贝叶斯分析总是很混乱。当我阅读有关8所学校示例的博客文章时，事情真的开始发生了变化：http : //andrewgelman.com/2014/01/21/everything-need-know-bayesian-statistics-learned-eight-schools/

我实际上认为，使用一个更好的示例，该示例可能更有意义，这8个流派中描述的度量标准是一些抽象的“指导”结果。

— 放映
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来自Stata的MCMC的出色图形说明

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

— 森吉利
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