Handbook of Markov Chain Monte Carlo

¡ ¡ ¡
¡ CRC Press
ā§Ē.ā§Š
ā§ŠāĻŸāĻŋ āĻ°āĻŋāĻ­āĻŋāĻ‰
āĻ‡-āĻŦā§āĻ•
619
āĻĒā§ƒāĻˇā§āĻ āĻž
āĻ‰āĻĒāĻ¯ā§āĻ•ā§āĻ¤
āĻ°ā§‡āĻŸāĻŋāĻ‚ āĻ“ āĻ°āĻŋāĻ­āĻŋāĻ‰ āĻ¯āĻžāĻšāĻžāĻ‡ āĻ•āĻ°āĻž āĻšā§ŸāĻ¨āĻŋ  āĻ†āĻ°āĻ“ āĻœāĻžāĻ¨ā§āĻ¨

āĻāĻ‡ āĻ‡-āĻŦā§āĻ•ā§‡āĻ° āĻŦāĻŋāĻˇā§Ÿā§‡

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 fisherie

āĻ°ā§‡āĻŸāĻŋāĻ‚ āĻ“ āĻĒāĻ°ā§āĻ¯āĻžāĻ˛ā§‹āĻšāĻ¨āĻžāĻ—ā§āĻ˛āĻŋ

ā§Ē.ā§Š
ā§ŠāĻŸāĻŋ āĻ°āĻŋāĻ­āĻŋāĻ‰

āĻ˛ā§‡āĻ–āĻ• āĻ¸āĻŽā§āĻĒāĻ°ā§āĻ•ā§‡

Steve Brooks, Andrew Gelman, Galin Jones, Xiao-Li Meng

āĻ‡-āĻŦā§āĻ•ā§‡ āĻ°ā§‡āĻŸāĻŋāĻ‚ āĻĻāĻŋāĻ¨

āĻ†āĻĒāĻ¨āĻžāĻ° āĻŽāĻ¤āĻžāĻŽāĻ¤ āĻœāĻžāĻ¨āĻžāĻ¨āĨ¤

āĻĒāĻ āĻ¨ āĻ¤āĻĨā§āĻ¯

āĻ¸ā§āĻŽāĻžāĻ°ā§āĻŸāĻĢā§‹āĻ¨ āĻāĻŦāĻ‚ āĻŸā§āĻ¯āĻžāĻŦāĻ˛ā§‡āĻŸ
Android āĻāĻŦāĻ‚ iPad/iPhone āĻāĻ° āĻœāĻ¨ā§āĻ¯ Google Play āĻŦāĻ‡ āĻ…ā§āĻ¯āĻžāĻĒ āĻ‡āĻ¨āĻ¸ā§āĻŸāĻ˛ āĻ•āĻ°ā§āĻ¨āĨ¤ āĻāĻŸāĻŋ āĻ†āĻĒāĻ¨āĻžāĻ° āĻ…ā§āĻ¯āĻžāĻ•āĻžāĻ‰āĻ¨ā§āĻŸā§‡āĻ° āĻ¸āĻžāĻĨā§‡ āĻ…āĻŸā§‹āĻŽā§‡āĻŸāĻŋāĻ• āĻ¸āĻŋāĻ™ā§āĻ• āĻšā§Ÿ āĻ“ āĻ†āĻĒāĻ¨āĻŋ āĻ…āĻ¨āĻ˛āĻžāĻ‡āĻ¨ āĻŦāĻž āĻ…āĻĢāĻ˛āĻžāĻ‡āĻ¨ āĻ¯āĻžāĻ‡ āĻĨāĻžāĻ•ā§āĻ¨ āĻ¨āĻž āĻ•ā§‡āĻ¨ āĻ†āĻĒāĻ¨āĻžāĻ•ā§‡ āĻĒā§œāĻ¤ā§‡ āĻĻā§‡ā§ŸāĨ¤
āĻ˛ā§āĻ¯āĻžāĻĒāĻŸāĻĒ āĻ“ āĻ•āĻŽā§āĻĒāĻŋāĻ‰āĻŸāĻžāĻ°
Google Play āĻĨā§‡āĻ•ā§‡ āĻ•ā§‡āĻ¨āĻž āĻ…āĻĄāĻŋāĻ“āĻŦā§āĻ• āĻ†āĻĒāĻ¨āĻŋ āĻ•āĻŽā§āĻĒāĻŋāĻ‰āĻŸāĻžāĻ°ā§‡āĻ° āĻ“ā§Ÿā§‡āĻŦ āĻŦā§āĻ°āĻžāĻ‰āĻœāĻžāĻ°ā§‡ āĻļā§āĻ¨āĻ¤ā§‡ āĻĒāĻžāĻ°ā§‡āĻ¨āĨ¤
eReader āĻāĻŦāĻ‚ āĻ…āĻ¨ā§āĻ¯āĻžāĻ¨ā§āĻ¯ āĻĄāĻŋāĻ­āĻžāĻ‡āĻ¸
Kobo eReaders-āĻāĻ° āĻŽāĻ¤ā§‹ e-ink āĻĄāĻŋāĻ­āĻžāĻ‡āĻ¸ā§‡ āĻĒāĻĄāĻŧāĻ¤ā§‡, āĻ†āĻĒāĻ¨āĻžāĻ•ā§‡ āĻāĻ•āĻŸāĻŋ āĻĢāĻžāĻ‡āĻ˛ āĻĄāĻžāĻ‰āĻ¨āĻ˛ā§‹āĻĄ āĻ“ āĻ†āĻĒāĻ¨āĻžāĻ° āĻĄāĻŋāĻ­āĻžāĻ‡āĻ¸ā§‡ āĻŸā§āĻ°āĻžāĻ¨ā§āĻ¸āĻĢāĻžāĻ° āĻ•āĻ°āĻ¤ā§‡ āĻšāĻŦā§‡āĨ¤ āĻŦā§āĻ¯āĻŦāĻšāĻžāĻ°āĻ•āĻžāĻ°ā§€āĻ° āĻ‰āĻĻā§āĻĻā§‡āĻļā§āĻ¯ā§‡ āĻ¤ā§ˆāĻ°āĻŋ āĻ¸āĻšāĻžā§ŸāĻ¤āĻž āĻ•ā§‡āĻ¨ā§āĻĻā§āĻ°āĻ¤ā§‡ āĻĻā§‡āĻ“ā§ŸāĻž āĻ¨āĻŋāĻ°ā§āĻĻā§‡āĻļāĻžāĻŦāĻ˛ā§€ āĻ…āĻ¨ā§āĻ¸āĻ°āĻŖ āĻ•āĻ°ā§‡ āĻ¯ā§‡āĻ¸āĻŦ eReader-āĻ āĻĢāĻžāĻ‡āĻ˛ āĻĒāĻĄāĻŧāĻž āĻ¯āĻžāĻŦā§‡ āĻ¸ā§‡āĻ–āĻžāĻ¨ā§‡ āĻŸā§āĻ°āĻžāĻ¨ā§āĻ¸āĻĢāĻžāĻ° āĻ•āĻ°ā§āĻ¨āĨ¤