Хороші джерела для вивчення ланцюга Маркова Монте-Карло (MCMC)

Будь-які пропозиції щодо хорошого джерела для вивчення методів MCMC?

Для онлайн-підручників є

• Підручник у MCMC , Сахут (2000)
• Підручник про Марківську ланцюг Монте-Карло , автор Гансон (2000)
• Ланцюжок Маркова Монте-Карло для комп'ютерного зору , Жу та ін. (2005)
• Вступ до моделювання моделей Монте-Карло ланцюга Маркова та їх статистичний аналіз , Берг (2004).

Практичний ланцюг Маркова Монте-Карло , від Geyer ( Stat. Science , 1992), також є гарною відправною точкою, і ви можете подивитися на пакети MCMCpack або mcmc R для ілюстрацій.

Я ще не читав цього (поки), але якщо ви перебуваєте в R, є книга Крістіана П. Роберта і Джорджа Казелли: Знайомство методів Монте-Карло з R (Use R)

Я знаю про це з перегляду його (дуже хорошого) блогу

Gilks ​​WR, Richardson S., Spiegelhalter DJ Markov Chain Monte Carlo на практиці . Chapman & Hall / CRC, 1996.
Відносна старенька зараз, але все-таки хороша.

Довідник Ланцюга Маркова Монте-Карло, Стіва Брукса, Ендрю Гельмана, Галіна Джонса та Сяо-Лі Менга, ред. Преса CRC 2011 року.

Глава 4 , «Висновки від моделювання та моніторингу конвергенції» Гельмана та Ширлі, доступна в Інтернеті.

Дані Гамерман та Хедіберт Ф. Лопес. Ланцюжок Маркова Монте-Карло: стохастичне моделювання для байєсівського висновку (2-е видання). Boca Raton, FL: Champan & Hall / CRC, 2006. 344 с. ISBN 0-412-81820-5 .

- нещодавно оновлена ​​книга, ніж Гілкс, Річардсон і Шпігельхальтер. Я сам цього не читав, але він був добре розглянутий у Technometrics у 2008 році , і перше видання також отримало хороший огляд у The Statistician ще в 1998 році.

Ще одна класична позиція (як це супроводжується вже згаданим введенням методів Монте-Карло з R ):

Статистичні методи Монте-Карло Роберта та Каселли (2004)

у користуванні R! серія також є:

Вступ до моделювання ймовірностей та вибірки Гіббса з R Suess та Trumbo (2010)

Текст, який я знайшов найбільш доступним, - байєсівське когнітивне моделювання: практичний курс . Дуже чітка експозиція. У книзі є великі приклади в BUGS, і вони були перенесені до Стана на його сторінці з прикладами github .