Markov Chain Monte Carlo pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:CRC Pr I Llc

作者:Gamerman, D.

出品人:

页数:344

译者:

出版时间:2006-5

价格:$ 94.86

装帧:HRD

isbn号码:9781584885870

丛书系列:

图书标签:

Statistics
Bayesian
统计学
统计计算
Mathematics
Computation
马尔可夫链蒙特卡洛
MCMC
统计推断
贝叶斯统计
随机模拟
概率模型
计算统计
数值方法
机器学习
统计物理

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具体描述

While there have been few theoretical contributions on the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods in the past decade, current understanding and application of MCMC to the solution of inference problems has increased by leaps and bounds. Incorporating changes in theory and highlighting new applications, "Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference, Second Edition" presents a concise, accessible, and comprehensive introduction to the methods of this valuable simulation technique. The second edition includes access to an internet site that provides the code, written in R and WinBUGS, used in many of the previously existing and new examples and exercises. More importantly, the self-explanatory nature of the codes will enable modification of the inputs to the codes and variation on many directions will be available for further exploration.Major changes made in this edition from the previous edition include: more examples with discussion of computational details in chapters on Gibbs sampling and Metropolis-Hastings algorithms; recent developments in MCMC, including reversible jump, slice sampling, bridge sampling, path sampling, multiple-try, and delayed rejection; a discussion of computation using both R and WinBUGS; additional exercises and selected solutions within the text, with all data sets and software available for download from the Web; and, sections on spatial models and model adequacy. The self-contained text units make MCMC accessible to scientists in other disciplines as well as statisticians. The book will appeal to everyone working with MCMC techniques, especially research and graduate statisticians and biostatisticians, and scientists handling data and formulating models. The book has been substantially reinforced as a first reading of material on MCMC and, consequently, as a textbook for modern Bayesian computation and Bayesian inference courses.

在概率论与统计学的广阔领域中，存在着一类强大的计算工具，它们能够揭示复杂系统内在的随机行为，并从看似杂乱的数据中提取有价值的信息。本书并非探讨 Markov Chain Monte Carlo 方法的详细理论或算法实现，而是专注于该方法在现实世界中解决问题的应用潜力与哲学启示。我们将穿越数据驱动的现代世界，深入审视那些传统解析方法难以企及的领域。想象一下，你身处一个庞大的金融市场，无数变量相互交织，价格波动瞬息万变。如何准确地预测未来的市场趋势，评估风险，并做出明智的投资决策？本书将展现，即使在这样的高维、非线性系统中，那些基于随机抽样和模拟的思想，也能为我们提供一种全新的视角，帮助我们洞察隐藏的模式，并量化不确定性。再将目光投向生命科学的奥秘。从理解基因表达的复杂调控网络，到模拟蛋白质的折叠过程，再到预测疾病的传播路径，生物学家们每天都在面对海量且充满随机性的数据。本书将探讨，如何利用模拟的力量，为这些生物过程构建模型，发现潜在的关联，并加速科学研究的进程。我们将看到，那些能够“漫步”于概率空间的方法，如何在解释生物系统的随机性方面，展现出惊人的力量。科学探索的边界仍在不断拓展，从天体物理学中模拟星系的演化，到材料科学中设计新型材料的性能，再到气候建模中预测地球未来的变化，几乎所有需要处理不确定性和复杂性的科学领域，都受益于模拟方法。本书将聚焦于这些成功案例的背后逻辑，并非直接讲解算法，而是强调其在构建模型、探索假设、以及理解系统行为方面所扮演的角色。我们关注的是，如何通过设计和执行一系列精心构思的模拟实验，来回答那些最棘手、最根本的科学问题。此外，本书还将探讨这些统计思想对我们认知世界方式的影响。当面对大量未知和随机性时，我们往往需要依靠概率和统计的语言来描述和理解。本书将从更宏观的视角，思考这些模拟方法如何帮助我们克服人类直觉的局限，更理性地评估可能性，并做出更优的决策。它不仅仅是关于数学公式和计算技巧，更是关于一种更具韧性、更具洞察力的思维方式。我们不会深入到每个算法的具体数学推导，也无意提供一套可以直接套用的计算模板。相反，本书旨在激发读者对 “模拟”和“概率思维” 在现代科学、技术和社会中的深远意义的思考。它鼓励你跳出算法的细节，去理解这些强大的工具为何如此有效，以及它们如何帮助我们理解一个日益复杂的、充满不确定性的世界。通过对实际应用场景的剖析，本书将引导你领略概率统计方法的思想精髓，以及它们在解决现实世界挑战方面的无限可能性。这本书的目标读者是那些对数据分析、科学研究、复杂系统以及概率思维的实际应用感兴趣的读者，无论你是否拥有深厚的数学背景。它将为那些希望更深入地理解和利用计算模拟方法来解决问题的个体，提供一个富有启发性的视角。我们将共同探索，如何利用概率的语言，在数据的海洋中航行，发现隐藏的真理，并最终塑造更美好的未来。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本关于马尔可夫链蒙特卡洛方法的书，从头到尾都散发着一种深沉而严谨的学术气息。我首先被它那近乎于百科全书式的全面性所吸引。作者显然在这一领域浸淫多年，对理论的每一个细微之处都有着近乎偏执的精确性要求。阅读过程中，我感觉自己仿佛正在攀登一座知识的险峰，每一步都需要小心翼翼地确认脚下的每块岩石是否稳固。书中的推导过程极其详尽，几乎没有跳跃性的步骤，对于初学者来说，这既是一种福音，也是一种挑战——福音在于，你永远不会迷失在逻辑的断层中；挑战则在于，要跟上这种细致入微的节奏，需要极大的耐心和持续的专注力。尤其是关于高维空间中MCMC收敛性的论述，作者巧妙地引入了拓扑学的概念来解释为什么某些采样过程会陷入困境，这种跨学科的视角着实令人耳目一新，远超一般教科书的刻板描述。这本书更像是一部工具书，而非轻松的读物，它要求读者不仅要理解“怎么做”（算法实现），更要深刻洞悉“为什么能做”（理论基础和局限性），那些关于平稳分布的遍历性和可达性的数学证明，读起来让人对这门技术的敬畏感油然而生。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我一种强烈的“历史感”，它不仅仅是介绍当下的技术，更像是为我们构建了一条清晰的技术发展脉络图。作者在介绍基本算法时，总是会穿插一些简短但极具洞察力的历史注脚，提到那些开创性的工作和当时的计算局限性。这使得读者能够理解，为什么某些看似复杂的算法会被设计出来——它们往往是为了克服特定历史时期的计算瓶颈。例如，在谈到Metropolis-Hastings算法时，作者没有止步于其数学形式，而是追溯到它与物理学中玻尔兹曼分布的渊源。这种“溯源”的做法，极大地丰富了理论的厚度，让人明白MCMC并非空中楼阁，而是建立在坚实的统计物理和概率论基础之上的。读完这本书，你会对马尔可夫链这个概念产生一种全新的敬意，它不再仅仅是一个数学工具，而是一种深刻的、描述系统演化的世界观。对于希望从事前沿研究的读者而言，这种对历史背景的把握，是形成原创性思维的基石，这本书在这方面做得极其出色。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的阅读体验是“高门槛”的，它对读者的背景知识要求极高。如果你指望通过它学会如何用Python或R库来运行MCMC，那你可能会失望，因为它的大部分篇幅致力于构建严谨的数学证明，而不是代码实现细节。然而，正是这种对数学基础的坚守，赋予了这本书持久的价值。它迫使我不得不重新审视大学时期学过的测度论和随机过程的基础知识。书中对“热力学极限”下MCMC行为的分析，涉及到的高等概率论概念，即便是对我这样有一定基础的读者来说，也需要反复咀嚼。但一旦跨越了初期的“数学障碍”，你会发现自己对采样误差的理解达到了一个新的层次。这本书教会我的最重要的技能，不是如何写出一段有效的MCMC代码，而是如何批判性地评估一个采样过程是否“足够好”——何时我们可以相信它的结果，何时我们应该警惕它可能陷入的局部最优。它是一本关于“如何思考采样过程的本质”的书，而非仅仅是“如何应用采样方法”的书，其深度足以让任何一位统计学家或数据科学家奉为案头经典。

评分☆☆☆☆☆

如果说前面对理论的深入探讨是“硬核”的体现，那么这本书在实际应用案例的选取上，则展现了其更具“人情味”的一面。我尤其欣赏作者在讲述完复杂的算法后，立刻接上的实际案例分析。这些案例并非那种教科书式的、为了演示而演示的玩具问题，而是涉及到了生物统计学中复杂的贝叶斯模型、物理学中的配分函数计算，甚至还有金融领域中的期权定价问题。最妙的是，作者在每个案例中，都非常坦诚地指出了特定MCMC算法（比如Metropolis-Hastings或Gibbs Sampler）在这种特定问题上的效率瓶颈和潜在的自相关性问题。这种“不回避困难”的态度，极大地增强了这本书的可信度。阅读时，我感觉像是在一位经验丰富的导师的指导下，进行着一次次的“实战演练”。他不会直接给你一个完美的解决方案，而是引导你发现现有方法的不足，并暗示如何通过改进Proposal Distribution或采用更先进的算法（比如Hamiltonian Monte Carlo的初步介绍）来优化性能。这本书的价值，在于它教会的不是如何使用一个黑箱，而是如何像一个真正的研究人员那样，去调试和优化你的采样过程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和符号系统构建，体现了一种古典的、对清晰度近乎苛刻的追求。在阅读很多当代科学著作时，我们经常会遇到符号混用、定义前后矛盾的情况，但在这本书中，作者建立了一套极其稳定且一致的符号语言。从一开始定义概率空间到后面引入复杂的MCMC核（Kernel），每一个希腊字母、每一个上下标的运用都有着明确的上下文关联，几乎不需要反复查阅前面的定义。这种一致性对于理解迭代过程中的状态转移至关重要。此外，作者对图示的运用也颇为高明。那些关于状态空间探索的二维或三维图形，并非简单的装饰品，而是对抽象概念的绝佳具象化。例如，他对“随机游走”在势能曲面上的比喻，用简单的线条勾勒出了拒绝采样和随机漫步之间微妙的效率差异。整体阅读下来，这本书的物理结构本身就像一个精心设计的算法，每一步都旨在最小化读者的认知负荷，将复杂的数学结构平滑地过渡到读者的思维框架之中，这在同类书籍中是相当罕见的优雅之处。

评分☆☆☆☆☆

两个巴西人写的书，非常易读，配有详细的R代码

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