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Handbook of Markov Chain Monte Carlo

di Steve Brooks, Andrew Gelman (A cura di), Galin Jones (A cura di), Xiao-Li Meng (A cura di)

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Since their popularization in the 1990s, Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods have revolutionized statistical computing and have had an especially profound impact on the practice of Bayesian statistics. Furthermore, MCMC methods have enabled the development and use of intricate models in an astonishing array of disciplines as diverse as fisheries science and economics. The wide-ranging practical importance of MCMC has sparked an expansive and deep investigation into fundamental Markov chain theory.The Handbook of Markov Chain Monte Carlo provides a referenc… (altro)
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Steve Brooksautore primariotutte le edizionicalcolato
Gelman, AndrewA cura diautore principaletutte le edizioniconfermato
Jones, GalinA cura diautore principaletutte le edizioniconfermato
Meng, Xiao-LiA cura diautore principaletutte le edizioniconfermato
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Titolo canonico
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Wikipedia in inglese (2)

Since their popularization in the 1990s, Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods have revolutionized statistical computing and have had an especially profound impact on the practice of Bayesian statistics. Furthermore, MCMC methods have enabled the development and use of intricate models in an astonishing array of disciplines as diverse as fisheries science and economics. The wide-ranging practical importance of MCMC has sparked an expansive and deep investigation into fundamental Markov chain theory.The Handbook of Markov Chain Monte Carlo provides a referenc

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