ترجمه فارسی توضیحات (ترجمه ماشینی)
زنجیره مارکوف مونت کارلو در تمرین
در یک مطالعه خانوادگی در مورد سرطان سینه، اپیدمیولوژیست ها در جنوب کالیفرنیا قدرت تشخیص تعامل ژن-محیط را افزایش دادند. در گامبیا، یک مطالعه به یک برنامه واکسیناسیون کمک می کند تا بروز هپاتیت B را کاهش دهد. باستان شناسان در اتریش یک محوطه عصر برنز را در مکان زمانی واقعی خود در مقیاس تقویم قرار می دهند. و در فرانسه، محققان یک بیماری نادر با تنوع نسبتاً کمی را ترسیم کردند. هر یک از این مطالعات از روشهای مونت کارلو زنجیره مارکوف برای تولید نتایج دقیقتر و جامعتر استفاده کردند. نظریه زنجیره ای مارکوف در فضای عمومی حالت-فضای پیشرفت های متعددی را به خود دیده است که آن را برای آماردان عمومی قابل دسترس تر و قدرتمندتر کرده است. زنجیره مارکوف مونت کارلو در عمل، روشهای MCMC و کاربردهای آنها را معرفی میکند و پیشزمینههای نظری را نیز ارائه میکند. نویسندگان پژوهشگرانی هستند که سهم کلیدی در توسعه اخیر روش MCMC و کاربرد آن داشته اند. با در نظر گرفتن مخاطبان گسترده، ویراستاران به جای تئوری، روی عمل تأکید میکنند و محتوای فنی را به حداقل میرسانند. نمونه ها از ساده ترین کاربرد، نمونه برداری گیبس، تا کاربردهای پیچیده تر را شامل می شود. فصل اول حاوی اطلاعات کافی است که به خواننده اجازه می دهد تا شروع به استفاده از MCMC به روشی اساسی کند. فصلهای زیر موضوعات اصلی، مفاهیم و نتایج مهم، تکنیکهای پیادهسازی MCMC، بهبود عملکرد آن، ارزیابی کفایت مدل، انتخاب بین مدلها و برنامهها و حوزههای آنها را پوشش میدهد. زنجیره مارکف مونت کارلو در عمل، مقدمهای کامل و روشن برای روششناسی است. و کاربردهای این ایده ساده با پتانسیل بسیار زیاد. این نشان می دهد که اهمیت MCMC در کاربردهای واقعی، مانند باستان شناسی، نجوم، آمار زیستی، ژنتیک، اپیدمیولوژی، و تجزیه و تحلیل تصویر، و پایه ای عالی برای MCMC برای کاربرد در زمینه های دیگر نیز فراهم می کند.
Markov Chain Monte Carlo in Practice
In a family study of breast cancer, epidemiologists in Southern California increase the power for detecting a gene-environment interaction. In Gambia, a study helps a vaccination program reduce the incidence of Hepatitis B carriage. Archaeologists in Austria place a Bronze Age site in its true temporal location on the calendar scale. And in France, researchers map a rare disease with relatively little variation.Each of these studies applied Markov chain Monte Carlo methods to produce more accurate and inclusive results. General state-space Markov chain theory has seen several developments that have made it both more accessible and more powerful to the general statistician. Markov Chain Monte Carlo in Practice introduces MCMC methods and their applications, providing some theoretical background as well. The authors are researchers who have made key contributions in the recent development of MCMC methodology and its application. Considering the broad audience, the editors emphasize practice rather than theory, keeping the technical content to a minimum. The examples range from the simplest application, Gibbs sampling, to more complex applications. The first chapter contains enough information to allow the reader to start applying MCMC in a basic way. The following chapters cover main issues, important concepts and results, techniques for implementing MCMC, improving its performance, assessing model adequacy, choosing between models, and applications and their domains.Markov Chain Monte Carlo in Practice is a thorough, clear introduction to the methodology and applications of this simple idea with enormous potential. It shows the importance of MCMC in real applications, such as archaeology, astronomy, biostatistics, genetics, epidemiology, and image analysis, and provides an excellent base for MCMC to be applied to other fields as well.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.