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对于在线教程，有
实用马尔可夫链蒙特卡罗，由盖尔（统计。科学，1992年），也是出发点的好，你可以看看MCMCpack或MCMC R封装的图解。
我还没有读过（但是），但是如果您对R感兴趣，则有Christian P. Robert's和George Casella的书： 用R介绍蒙特卡洛方法（使用R）
我通过关注他（非常好）的博客知道这一点
马尔可夫链手册蒙特卡洛，史蒂夫·布鲁克斯，安德鲁·盖尔曼，加林·琼斯和孟小立编着。2011 CRC出版社。
Gelman和Shirley撰写的第4章 “来自仿真和监视收敛的推理”可在线获得。
-比Gilks，Richardson和Spiegelhalter更新的书。我还没有自己读过它，但是它在2008年在Technometrics上得到了很好的评论，而第一版在1998年的Statistician中也得到了很好的评论。
另一个经典的立场（与已经提到的R一起介绍蒙特卡洛方法）：
Robert和Casella的《蒙特卡洛统计方法》（2004）
在Use R中！系列还有：
Suess和Trumbo撰写的R中的概率模拟和吉布斯抽样简介（2010）
我发现最容易阅读的文本是《贝叶斯认知建模：实践课程》。非常清晰的阐述。这本书在BUGS中有很棒的例子，并且已经在github 例子页面上移植到了Stan 。