Monte Carlo Statistical Methods

Monte Carlo statistische methoden, en vooral die gebaseerd op Markov-ketens, zijn tegenwoordig een essentieel onderdeel van de standaard technieken die statistici gebruiken. Deze tweede editie van het handboek is herzien en bevat een samenhangende en vloeiende uiteenzetting van deze simulatie-technieken, met een integratie van de meest recente ontwikkelingen binnen het vakgebied.

Inleiding tot simulatie

De inleiding van het boek, die zich richt op het genereren van willekeurige variabelen, is volledig herzien. Veel concepten zijn samengevoegd door middel van een fundamenteel theorema van simulatie. Dit biedt een solide basis voor zowel studenten als professionals die aan de slag willen met Monte Carlo-methoden.

Nieuwe hoofdstukken en inhoud

De nieuwe editie omvat maar liefst vijf volledig nieuwe hoofdstukken, waarin onderwerpen zoals Monte Carlo controle, reversibele sprongen, slice sampling, sequentiële Monte Carlo en perfecte sampling aan bod komen. De verdieping in Gibbs sampling is opmerkelijk, nu verdeeld over drie opeenvolgende hoofdstukken. Deze ontwikkeling begint met slice sampling en legt de verbinding met het fundamentele theorema van simulatie, en gaat verder met tweefasige Gibbs sampling en de theoretische eigenschappen ervan. De derde hoofdstuk behandelt de multi-stage Gibbs sampler en zijn verschillende toepassingen.

Toegankelijkheid en doelgroep

Deze tekst is bestemd voor een tweedejaars postdoctorale cursus, maar zal ook nuttig zijn voor iedereen die simulatie technieken wil toepassen op praktische problemen of de fundamentele principes achter deze methoden wil begrijpen. De auteurs veronderstellen geen voorkennis van Monte Carlo technieken, computerprogramma’s of enige kennis van Markov-ketentheorie; de noodzakelijke concepten worden uitgebreid toegelicht in hoofdstuk 6.

Oplossingen en ondersteuning

Voor docenten die het boek in hun cursus willen gebruiken, is er een oplossingengids beschikbaar die ongeveer 40% van de problemen dekt. Dit maakt het boek niet alleen een waardevolle leerbron, maar ook een handig naslagwerk.

Over de auteurs

Christian P. Robert is professor in de statistiek aan de Université Paris Dauphine en hoofd van het Statistiek Laboratorium van het CREST. George Casella is distinguished professor en voorzitter van de afdeling Statistiek aan de Universiteit van Florida. Beide auteurs hebben meerdere andere boeken geschreven en zijn opgenomen in verschillende belangrijke statistische instellingen en redacties.

Met een totale lengte van 679 pagina's biedt deze hardcover editie een uitgebreide behandeling van Monte Carlo statistische methoden die zowel theoretische als praktische inzichten biedt.