-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
referencias.html
271 lines (228 loc) · 12.6 KB
/
referencias.html
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
<!DOCTYPE html>
<html lang="" xml:lang="">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge" />
<title> 4 Referencias | Un Recorrido Guiado por el Algoritmo Metropolis</title>
<meta name="description" content="Este proyecto consiste en observar e identificar las funcionalidades del algoritmo de Metropolis-Hastings y sus aplicaciones en el campo de las estadìsticas" />
<meta name="generator" content="bookdown 0.34 and GitBook 2.6.7" />
<meta property="og:title" content=" 4 Referencias | Un Recorrido Guiado por el Algoritmo Metropolis" />
<meta property="og:type" content="book" />
<meta property="og:description" content="Este proyecto consiste en observar e identificar las funcionalidades del algoritmo de Metropolis-Hastings y sus aplicaciones en el campo de las estadìsticas" />
<meta name="github-repo" content="https://joanurp.github.io/simulacion/" />
<meta name="twitter:card" content="summary" />
<meta name="twitter:title" content=" 4 Referencias | Un Recorrido Guiado por el Algoritmo Metropolis" />
<meta name="twitter:description" content="Este proyecto consiste en observar e identificar las funcionalidades del algoritmo de Metropolis-Hastings y sus aplicaciones en el campo de las estadìsticas" />
<meta name="author" content="Jose Angel Urquijo Parra, Yuleidys Mejía Gutierrez" />
<meta name="date" content="2023-10-06" />
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
<meta name="apple-mobile-web-app-capable" content="yes" />
<meta name="apple-mobile-web-app-status-bar-style" content="black" />
<link rel="prev" href="conclusiones.html"/>
<script src="libs/jquery-3.6.0/jquery-3.6.0.min.js"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/[email protected]/dist/fuse.min.js"></script>
<link href="libs/gitbook-2.6.7/css/style.css" rel="stylesheet" />
<link href="libs/gitbook-2.6.7/css/plugin-table.css" rel="stylesheet" />
<link href="libs/gitbook-2.6.7/css/plugin-bookdown.css" rel="stylesheet" />
<link href="libs/gitbook-2.6.7/css/plugin-highlight.css" rel="stylesheet" />
<link href="libs/gitbook-2.6.7/css/plugin-search.css" rel="stylesheet" />
<link href="libs/gitbook-2.6.7/css/plugin-fontsettings.css" rel="stylesheet" />
<link href="libs/gitbook-2.6.7/css/plugin-clipboard.css" rel="stylesheet" />
<link href="libs/anchor-sections-1.1.0/anchor-sections.css" rel="stylesheet" />
<link href="libs/anchor-sections-1.1.0/anchor-sections-hash.css" rel="stylesheet" />
<script src="libs/anchor-sections-1.1.0/anchor-sections.js"></script>
<style type="text/css">
pre > code.sourceCode { white-space: pre; position: relative; }
pre > code.sourceCode > span { display: inline-block; line-height: 1.25; }
pre > code.sourceCode > span:empty { height: 1.2em; }
.sourceCode { overflow: visible; }
code.sourceCode > span { color: inherit; text-decoration: inherit; }
pre.sourceCode { margin: 0; }
@media screen {
div.sourceCode { overflow: auto; }
}
@media print {
pre > code.sourceCode { white-space: pre-wrap; }
pre > code.sourceCode > span { text-indent: -5em; padding-left: 5em; }
}
pre.numberSource code
{ counter-reset: source-line 0; }
pre.numberSource code > span
{ position: relative; left: -4em; counter-increment: source-line; }
pre.numberSource code > span > a:first-child::before
{ content: counter(source-line);
position: relative; left: -1em; text-align: right; vertical-align: baseline;
border: none; display: inline-block;
-webkit-touch-callout: none; -webkit-user-select: none;
-khtml-user-select: none; -moz-user-select: none;
-ms-user-select: none; user-select: none;
padding: 0 4px; width: 4em;
color: #aaaaaa;
}
pre.numberSource { margin-left: 3em; border-left: 1px solid #aaaaaa; padding-left: 4px; }
div.sourceCode
{ }
@media screen {
pre > code.sourceCode > span > a:first-child::before { text-decoration: underline; }
}
code span.al { color: #ff0000; font-weight: bold; } /* Alert */
code span.an { color: #60a0b0; font-weight: bold; font-style: italic; } /* Annotation */
code span.at { color: #7d9029; } /* Attribute */
code span.bn { color: #40a070; } /* BaseN */
code span.bu { color: #008000; } /* BuiltIn */
code span.cf { color: #007020; font-weight: bold; } /* ControlFlow */
code span.ch { color: #4070a0; } /* Char */
code span.cn { color: #880000; } /* Constant */
code span.co { color: #60a0b0; font-style: italic; } /* Comment */
code span.cv { color: #60a0b0; font-weight: bold; font-style: italic; } /* CommentVar */
code span.do { color: #ba2121; font-style: italic; } /* Documentation */
code span.dt { color: #902000; } /* DataType */
code span.dv { color: #40a070; } /* DecVal */
code span.er { color: #ff0000; font-weight: bold; } /* Error */
code span.ex { } /* Extension */
code span.fl { color: #40a070; } /* Float */
code span.fu { color: #06287e; } /* Function */
code span.im { color: #008000; font-weight: bold; } /* Import */
code span.in { color: #60a0b0; font-weight: bold; font-style: italic; } /* Information */
code span.kw { color: #007020; font-weight: bold; } /* Keyword */
code span.op { color: #666666; } /* Operator */
code span.ot { color: #007020; } /* Other */
code span.pp { color: #bc7a00; } /* Preprocessor */
code span.sc { color: #4070a0; } /* SpecialChar */
code span.ss { color: #bb6688; } /* SpecialString */
code span.st { color: #4070a0; } /* String */
code span.va { color: #19177c; } /* Variable */
code span.vs { color: #4070a0; } /* VerbatimString */
code span.wa { color: #60a0b0; font-weight: bold; font-style: italic; } /* Warning */
</style>
<style type="text/css">
div.hanging-indent{margin-left: 1.5em; text-indent: -1.5em;}
</style>
<link rel="stylesheet" href="style.css" type="text/css" />
</head>
<body>
<div class="book without-animation with-summary font-size-2 font-family-1" data-basepath=".">
<div class="book-summary">
<nav role="navigation">
<ul class="summary">
<li><a href="./">Un Recorrido Guiado por el Algoritmo Metropolis</a></li>
<li class="divider"></li>
<li class="chapter" data-level="1" data-path="index.html"><a href="index.html"><i class="fa fa-check"></i><b>1</b> Introducción</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="1.1" data-path="index.html"><a href="index.html#funcionamiento-basico-del-algoritmo-metropolis-y-su-relevancia-en-simulacion-estadistica."><i class="fa fa-check"></i><b>1.1</b> funcionamiento basico del algoritmo Metropolis y su relevancia en simulacion estadistica.</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="2" data-path="lectura-de-datos.html"><a href="lectura-de-datos.html"><i class="fa fa-check"></i><b>2</b> Lectura de Datos</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="2.1" data-path="lectura-de-datos.html"><a href="lectura-de-datos.html#funciones-auxiliares"><i class="fa fa-check"></i><b>2.1</b> Funciones Auxiliares</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.2" data-path="lectura-de-datos.html"><a href="lectura-de-datos.html#estimación-de-máxima-verosimilitud"><i class="fa fa-check"></i><b>2.2</b> Estimación de Máxima Verosimilitud</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.3" data-path="lectura-de-datos.html"><a href="lectura-de-datos.html#metrópolis-de-paseo-aleatorio"><i class="fa fa-check"></i><b>2.3</b> Metrópolis de paseo aleatorio</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="2.3.1" data-path="lectura-de-datos.html"><a href="lectura-de-datos.html#inspección-de-la-salida"><i class="fa fa-check"></i><b>2.3.1</b> Inspección de la salida</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="2.4" data-path="lectura-de-datos.html"><a href="lectura-de-datos.html#metrópolis-guiada"><i class="fa fa-check"></i><b>2.4</b> Metrópolis guiada</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.5" data-path="lectura-de-datos.html"><a href="lectura-de-datos.html#contraste-de-salida-con-caminata-aleatoria"><i class="fa fa-check"></i><b>2.5</b> Contraste de salida con caminata aleatoria</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.6" data-path="lectura-de-datos.html"><a href="lectura-de-datos.html#algoritmo-de-metrópolis-guiado-y-adaptativo"><i class="fa fa-check"></i><b>2.6</b> Algoritmo de metrópolis guiado y adaptativo</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.7" data-path="lectura-de-datos.html"><a href="lectura-de-datos.html#salida-contrastante"><i class="fa fa-check"></i><b>2.7</b> Salida contrastante</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.8" data-path="lectura-de-datos.html"><a href="lectura-de-datos.html#algoritmo-de-metrópolis-guiado-y-adaptativo-utilizando-priores-normales"><i class="fa fa-check"></i><b>2.8</b> Algoritmo de metrópolis guiado y adaptativo utilizando priores normales</a>
<ul>
<li class="chapter" data-level="2.8.1" data-path="lectura-de-datos.html"><a href="lectura-de-datos.html#inspeccion-de-salida"><i class="fa fa-check"></i><b>2.8.1</b> Inspeccion de salida</a></li>
</ul></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="3" data-path="conclusiones.html"><a href="conclusiones.html"><i class="fa fa-check"></i><b>3</b> Conclusiones</a></li>
<li class="chapter" data-level="4" data-path="referencias.html"><a href="referencias.html"><i class="fa fa-check"></i><b>4</b> Referencias</a></li>
<li class="divider"></li>
<li><a href="https://github.com/rstudio/bookdown" target="blank">Published with bookdown</a></li>
</ul>
</nav>
</div>
<div class="book-body">
<div class="body-inner">
<div class="book-header" role="navigation">
<h1>
<i class="fa fa-circle-o-notch fa-spin"></i><a href="./">Un Recorrido Guiado por el Algoritmo Metropolis</a>
</h1>
</div>
<div class="page-wrapper" tabindex="-1" role="main">
<div class="page-inner">
<section class="normal" id="section-">
<div id="referencias" class="section level1 hasAnchor" number="4">
<h1><span class="header-section-number"> 4</span> Referencias<a href="referencias.html#referencias" class="anchor-section" aria-label="Anchor link to header"></a></h1>
<ul>
<li>[Gustafson(1998)] P. Gustafson. A guided walk metropolis algorithm. Statistics and computing, 8:357–364, 1998.</li>
<li>pagina prgramador Clic <a href="https://programmerclick.com/article/41973138738/" class="uri">https://programmerclick.com/article/41973138738/</a></li>
<li>Notas del curso Estadística Computacional de los programas de maestría en Ciencia de Datos y en Computación del ITAM <a href="https://tereom.github.io/est-computacional-2019/index.html" class="uri">https://tereom.github.io/est-computacional-2019/index.html</a></li>
</ul>
</div>
</section>
</div>
</div>
</div>
<a href="conclusiones.html" class="navigation navigation-prev navigation-unique" aria-label="Previous page"><i class="fa fa-angle-left"></i></a>
</div>
</div>
<script src="libs/gitbook-2.6.7/js/app.min.js"></script>
<script src="libs/gitbook-2.6.7/js/clipboard.min.js"></script>
<script src="libs/gitbook-2.6.7/js/plugin-search.js"></script>
<script src="libs/gitbook-2.6.7/js/plugin-sharing.js"></script>
<script src="libs/gitbook-2.6.7/js/plugin-fontsettings.js"></script>
<script src="libs/gitbook-2.6.7/js/plugin-bookdown.js"></script>
<script src="libs/gitbook-2.6.7/js/jquery.highlight.js"></script>
<script src="libs/gitbook-2.6.7/js/plugin-clipboard.js"></script>
<script>
gitbook.require(["gitbook"], function(gitbook) {
gitbook.start({
"sharing": {
"github": false,
"facebook": true,
"twitter": true,
"linkedin": false,
"weibo": false,
"instapaper": false,
"vk": false,
"whatsapp": false,
"all": ["facebook", "twitter", "linkedin", "weibo", "instapaper"]
},
"fontsettings": {
"theme": "white",
"family": "sans",
"size": 2
},
"edit": {
"link": "https://github.com/rstudio/bookdown-demo/edit/master/index.Rmd",
"text": "Edit"
},
"history": {
"link": null,
"text": null
},
"view": {
"link": null,
"text": null
},
"download": ["bookdown-demo.pdf", "bookdown-demo.epub"],
"search": {
"engine": "fuse",
"options": null
},
"toc": {
"collapse": "subsection"
}
});
});
</script>
<!-- dynamically load mathjax for compatibility with self-contained -->
<script>
(function () {
var script = document.createElement("script");
script.type = "text/javascript";
var src = "true";
if (src === "" || src === "true") src = "https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.9/latest.js?config=TeX-MML-AM_CHTML";
if (location.protocol !== "file:")
if (/^https?:/.test(src))
src = src.replace(/^https?:/, '');
script.src = src;
document.getElementsByTagName("head")[0].appendChild(script);
})();
</script>
</body>
</html>