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Métodos Monte Carlo basados en cadenas de Markov

Opened Access Métodos Monte Carlo basados en cadenas de Markov
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Autor: Jiménez Luna, José
Director: Pino Mejías, Rafael
Departamento: Universidad de Sevilla. Departamento de Estadística e Investigación Operativa
Fecha: 2015
Tipo de documento: Trabajo Fin de Grado
Titulación: Universidad de Sevilla. Grado en Estadística
Resumen: 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.
Tamaño: 795.9Kb
Formato: PDF

URI: http://hdl.handle.net/11441/40818

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