An Introduction to Sequential Monte Carlo
Idioma: inglés
Editorial: Springer International Publishing, Springer International Publishing Okt 2021, 2021
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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N° de ref. del artículo 9783030478476
- Título
- An Introduction to Sequential Monte Carlo
- Autor
- Omiros Papaspiliopoulos
- Editorial
- Springer International Publishing, Springer International Publishing Okt 2021
- Año de publicación
- 2021
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3030478475
- ISBN 13
- 9783030478476
- Peso del artículo
- 610 gramos
- Dimensiones
- 235x155x22 mm
- Serie
- Libro 155 de 160: Springer Series in Statistics
This book provides a general introduction to Sequential Monte Carlo (SMC) methods, also known as particle filters. These methods have become a staple for the sequential analysis of data in such diverse fields as signal processing, epidemiology, machine learning, population ecology, quantitative finance, and robotics.
The coverage is comprehensive, ranging from the underlying theory to computational implementation, methodology, and diverse applications in various areas of science. This is achieved by describing SMC algorithms as particular cases of a general framework, which involves concepts such as Feynman-Kac distributions, and tools such as importance sampling and resampling. This general framework is used consistently throughout the book.
Extensive coverage is provided on sequential learning (filtering, smoothing) of state-space (hidden Markov) models, as this remains an important application of SMC methods. More recent applications, such as parameter estimation of these models (through e.g. particle Markov chain Monte Carlo techniques) and the simulation of challenging probability distributions (in e.g. Bayesian inference or rare-event problems), are also discussed.The book may be used either as a graduate text on Sequential Monte Carlo methods and state-space modeling, or as a general reference work on the area. Each chapter includes a set of exercises for self-study, a comprehensive bibliography, and a “Python corner,” which discusses the practical implementation of the methods covered. In addition, the book comes with an open source Python library, which implements all the algorithms described in the book, and contains all the programs that were used to perform the numerical experiments.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Omiros Papaspiliopoulos (PhD, Lancaster University, 2003) is an ICREA Research Professor and Director of the Data Science Center at Barcelona Graduate School of Economics. Previous positions include Full Professor at Universitat Pompeu Fabra, Assistant Professor at Warwick University and Research Associate at Lancaster and Oxford University.
He is currently co-editor of Biometrika, and has been an Associate Editor for the Journal of the Royal Statistical Society Series B, Biometrika, Journal of Uncertainty Quantification (SIAM) and Statistics and Computing. He has delivered more than 100 invited talks, and has given courses at ENSAE in Paris, the Berlin Mathematical School, the Department of Mathematics at the University of Copenhagen, and the Engineering Department at Osaka University. In 2010 he was awarded the Royal Statistical Society’s Guy Medal in Bronze.
His research interests include computational statistics, applied mathematics and machine learning.
Nicolas Chopin (PhD, Université Pierre et Marie Curie, Paris, 2003) has been a Professor of Statistics at ENSAE, Paris, since 2006. He was previously a lecturer at Bristol University (UK).
He is a current or former associate editor for Annals of Statistics, Biometrika, Journal of the Royal Statistical Society, Statistics and Computing, and Statistical Methods & Applications. He has served as a member (2013-14) and secretary (2015-16) of the research section committee of the Royal Statistical Society. He received a Savage Award for his doctoral dissertation in 2002.
His research interests include computational statistics, Bayesian inference, and machine learning..
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Derecho al desistimiento
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
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