报告题目：马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）算法及其应用
Title: Markov Chain Monte CarloAlgorithm and Its Applications
报告时间：2016-11-24 14:30---16:30
报告地点：武汉工程大学二实验楼理学院2206室
报告人简介
严国义：男，1968年生，湖北枣阳人，博士，副教授。2013年获武汉大学概率论与数理统计博士学位，现主要从事纵向数据分析与生存数据分析的半参数统计模型研究。参加国家自然科学基金项目一项，参加省部级研究项目2项，获湖北省教学成果三等奖一项，参与编写出版教材3部，发表科研论文十余篇。
Abstract:
马尔科夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)方法产生于20世纪50年代早期，是一种动态的计算机模拟技术。其基本思想是:构造一条Markov链，使其平稳分布为待估参数的后验分布，通过这条马尔科夫链产生后验分布的样本，并基于马尔科夫链达到平稳分布时的样本进行蒙特卡罗积分。该算法为高维积分的计算，进而为贝叶斯统计方法的应用开辟了新的道路，是近年来广泛应用的统计计算方法。
