Monte Carlo sampling methods using Markov chains and their applications

W. Keith Hastings · Biometrika · 1970

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Autor / responsable

W. Keith Hastings

Editorial

Biometrika

Año

1970

Idioma

en

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Resumen

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A generalization of the sampling method introduced by Metropolis et al. (1953) is presented along with an exposition of the relevant theory, techniques of application and methods and difficulties of assessing the error in Monte Carlo estimates. Examples of the methods, including the generation of random orthogonal matrices and potential applications of the methods to numerical problems arising in statistics, are discussed.

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Hastings, W. K. (1970). Monte Carlo sampling methods using Markov chains and their applications. https://doi.org/10.1093/biomet/57.1.97

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Hastings, W. Keith. "Monte Carlo sampling methods using Markov chains and their applications." 1970. https://doi.org/10.1093/biomet/57.1.97.

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Hastings, W. Keith. 1970. "Monte Carlo sampling methods using Markov chains and their applications.". https://doi.org/10.1093/biomet/57.1.97.

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Hastings, W. K. 1970, Monte Carlo sampling methods using Markov chains and their applications, Biometrika, available at: https://doi.org/10.1093/biomet/57.1.97 [Accessed 28 Jun. 2026].

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Título: Monte Carlo sampling methods using Markov chains and their applications

Autor / colaboradores: W. Keith Hastings

Editorial: Biometrika

Año de publicación: 1970

Idioma: en

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