Métodos de amostragem de Monte Carlo usando cadeias de Markov e suas aplicações

Uma generalização do método de amostragem introduzido por Metropolis et al. (1953) é apresentada juntamente com uma exposição da teoria relevante, técnicas de aplicação e métodos e dificuldades de avaliar o erro nas estimativas de Monte Carlo. Exemplos dos métodos, incluindo a geração de matrizes ortogonais aleatórias e aplicações potenciais dos métodos para problemas numéricos que surgem em estatística, são discutidos.