📚 El Handbook de MCMC Tiene Segunda Edición — Y Está Disponible Gratis#
Andrew Gelman y co-editores publicaron la segunda edición del Handbook of Markov Chain Monte Carlo. La mayoría de capítulos están disponibles en arXiv. 🎉
📖 Capítulos Destacados#
El libro incluye capítulos sobre:
- ⚙️ MCMC en hardware moderno (Cap. 24) — GPU, software actualizado
- ⏱️ ¿Cuántas iteraciones necesito? (Cap. 4) — por Gelman y Margossian
- 🔬 Diagnósticos, convergencia y algoritmos avanzados
- 🧮 Métodos de cadenas de Markov para diferentes contextos
🔗 Acceso Libre en GitHub#
Dootika Vats configuró una página de GitHub con todos los capítulos y links a sus versiones arXiv.
👥 Editores#
Radu Craiu, Dootika Vats, Galin Jones, Steve Brooks, Xiao-Li Meng y Andrew Gelman.
💡 Explicación en pocas palabras#
Markov Chain Monte Carlo (MCMC) es el algoritmo central de la estadística bayesiana moderna: permite aproximar distribuciones posteriores cuando la solución analítica no existe. Esta segunda edición del Handbook cubre desde fundamentos hasta implementaciones en hardware moderno, con capítulos escritos por los principales investigadores del campo. Es un recurso de referencia esencial para estadísticos, científicos de datos y cualquiera que trabaje con modelos probabilísticos complejos — y la mayoría de capítulos están disponibles gratuitamente.
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