ベイジアン統計（R付き）の基本的な MCMC に関する実用的かつ理論的な例を含む論文や本を探しています。シミュレーションについて勉強したことがないので、「基本的な」情報を探しています。いくつかのアドバイスやアドバイスをいただけますか？
回答:
上記のタイトルの他に、特にRを対象とした本があります。
人々は、KruschkeのDoing Bayesian Data Analysisを優れた入門書として強く推奨することがよくあります。
そこから、ゲルマンのベイジアンデータ分析を試してみてください。
次に、優れたモンテカルロ統計手法で終了します。
具体的に何を探しているかについての詳細情報がなければ、おそらく私ができる最善の方法です。
統計を学び始めたとき、ベイジアンデータ分析に関するGelmanの本を理解するのは非常に難しいことに気づきました。
ピーター・ホフの著書「ベイジアン統計手法のファーストコース」から始めることをお勧めします。
これは高度な統計トピックの包括的な本ではありませんが、多数の統計モデルと例が含まれており、Rコードは本文全体またはこの本のWebサイトから提供されます 。
紹介論文について質問した場合は、次のことを確認できます。
Casella、G.、＆George、EI（1992）。Gibbsサンプラーの説明。アメリカの統計学者、46（3）、167-174。
Andrieu、C.、de Freitas、N.、Doucet、A.＆Jordan、MI（2003）。機械学習のためのMCMCの概要。機械学習、50、5-43。
ティアニー、L。（1994）。事後分布を探索するためのマルコフ連鎖。統計年報、1701-1728。
Hartig、F.、Calabrese、JM、Reineking、B.、Wiegand、T。、およびHuth、A。（2011）。確率的シミュレーションモデルの統計的推論–理論と応用。生態学の手紙、14、816-827。
ベイズ理論は常に私には理にかなっていますが、ベイズ分析は常に非常に混乱しました。8つの学校の例に関するこのブログ投稿を読んだとき、物事は本当にクリックし始めました：http : //andrewgelman.com/2014/01/21/everything-need-know-bayesian-statistics-learned-eight-schools/
私は実際、この例はより良い例でより意味があると思います。8つの学校で説明されている指標は抽象的な「コーチング」結果です。
StataのMCMCのグラフィカルな説明