Markov Chain Monte Carlo: Simulación estocástica para la inferencia bayesiana, segunda edición

Opiniones de los lectores

Las reseñas del libro sobre técnicas Markov Chain Monte Carlo (MCMC) reflejan una mezcla de opiniones. Algunos usuarios elogian el libro por su claridad, explicaciones intuitivas y cobertura exhaustiva de los métodos MCMC, mientras que otros lo critican por cuestiones como la mala calidad de la redacción, la falta de originalidad y el hecho de no ser adecuado para principiantes en la materia.

⬤ Explicaciones claras e intuitivas de los métodos MCMC.
⬤ Proporciona numerosos ejemplos y ejercicios de programación que ayudan al autoestudio.
⬤ Cobertura exhaustiva de temas esenciales como el muestreo de Gibbs y los algoritmos Metropolis-Hastings.
⬤ Recomendado para quienes estén familiarizados con la estadística bayesiana y deseen profundizar sus conocimientos.

⬤ Mala calidad de redacción y edición, lo que dificulta la lectura.
⬤ Algunos contenidos se consideran poco originales, ya que se han tomado de otros textos sin la debida atribución.
⬤ No es adecuado como primera introducción a MCMC, ya que requiere conocimientos previos en la materia.
⬤ Carece de orientación práctica sobre la aplicación de las teorías tratadas.

(basado en 7 opiniones de lectores)

Título original:

Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference, Second Edition

Contenido del libro:

Aunque en la última década ha habido pocas contribuciones teóricas sobre los métodos Markov Chain Monte Carlo (MCMC), la comprensión y aplicación actuales de MCMC a la solución de problemas de inferencia ha aumentado a pasos agigantados. Incorporando cambios en la teoría y destacando nuevas aplicaciones, Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference, Second Edition presenta una introducción concisa, accesible y completa a los métodos de esta valiosa técnica de simulación. La segunda edición incluye acceso a un sitio de Internet que proporciona el código, escrito en R y WinBUGS, utilizado en muchos de los ejemplos y ejercicios nuevos y ya existentes. Y lo que es más importante, la naturaleza autoexplicativa de los códigos permitirá la modificación de las entradas a los códigos y la variación en muchas direcciones estará disponible para su posterior exploración.

Principales cambios con respecto a la edición anterior:

- Más ejemplos con discusión de detalles computacionales en los capítulos sobre muestreo de Gibbs y algoritmos Metropolis-Hastings.

- Desarrollos recientes en MCMC, incluyendo salto reversible, muestreo de rebanadas, muestreo de puentes, muestreo de trayectorias, intentos múltiples y rechazo retardado.

- Discusión del cálculo utilizando R y WinBUGS.

- Ejercicios adicionales y soluciones seleccionadas dentro del texto, con todos los conjuntos de datos y software disponibles para su descarga en la Web.

- Secciones sobre modelos espaciales y adecuación de modelos.

Las unidades autocontenidas del texto hacen que MCMC sea accesible a científicos de otras disciplinas, así como a estadísticos. El libro resultará atractivo para todos aquellos que trabajen con técnicas MCMC, especialmente estadísticos y bioestadísticos de investigación y posgrado, y científicos que manejen datos y formulen modelos. El libro se ha reforzado sustancialmente como primera lectura de material sobre MCMC y, en consecuencia, como libro de texto para cursos modernos de cálculo bayesiano e inferencia bayesiana.