Método de Monte Carlo : uso y aplicaciones en Inferencia Bayesiana
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2021Resumen:
La estadística es una de las ramas de las matemáticas que más aplicaciones tiene. En primer lugar, se desarrollan algunas definiciones y resultados sobre estadística bayesiana y cadenas de Markov. Se analizan en su versión discreta para su mejor compresión, aunque serán utilizados en su forma continua. Sobre el algoritmo de Metropolis-Hasting, se conocerán tanto su funcionamiento como algunas propiedades, teniendo en cuenta que genera una cadena de Markov y algunas de las variantes que presenta el algoritmo. A continuación, se tratará el muestreo de Gibbs.
La estadística es una de las ramas de las matemáticas que más aplicaciones tiene. En primer lugar, se desarrollan algunas definiciones y resultados sobre estadística bayesiana y cadenas de Markov. Se analizan en su versión discreta para su mejor compresión, aunque serán utilizados en su forma continua. Sobre el algoritmo de Metropolis-Hasting, se conocerán tanto su funcionamiento como algunas propiedades, teniendo en cuenta que genera una cadena de Markov y algunas de las variantes que presenta el algoritmo. A continuación, se tratará el muestreo de Gibbs.
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