Métodos Monte Carlo basados en cadenas de Markov

Jiménez Luna, José

Trabajo Fin de Grado

dc.contributor.advisor	Pino Mejías, Rafael	es
dc.creator	Jiménez Luna, José	es
dc.date.accessioned	2016-05-05T12:39:17Z
dc.date.available	2016-05-05T12:39:17Z
dc.date.issued	2015
dc.identifier.citation	Jiménez Luna, J. (2015). Métodos Monte Carlo basados en cadenas de Markov. (Trabajo Fin de Grado Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla.
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11441/40818
dc.description.abstract	Markov Chain Monte Carlo (or shortly MCMC) is a powerful method for sampling from high dimensional probability distributions. Here we present a swift introduction to the theory behind these methods as well as several applications of the Bayesian MCMC framework. These include, among others Bayesian Mixture Models, Bayesian Image Analysis or Text Mining. Implementations of solutions regarding these problems can be found in several programming languages.	es
dc.format	application/pdf	es
dc.language.iso	spa	es
dc.rights	Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional	*
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	*
dc.title	Métodos Monte Carlo basados en cadenas de Markov	es
dc.type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis	es
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion	es
dc.rights.accessRights	info:eu-repo/semantics/openAccess	es
dc.contributor.affiliation	Universidad de Sevilla. Departamento de Estadística e Investigación Operativa	es
dc.description.degree	Universidad de Sevilla. Grado en Estadística	es
idus.format.extent	80 p.	es
dc.identifier.idus	https://idus.us.es/xmlui/handle/11441/40818

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Jiménez Luna José TFG.pdf	795.9Kb	[PDF]	Ver/Abrir

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