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Now in its third edition, this classic book continues to take an applied approach to analysis using up-to-date Bayesian methods.
Nonparametric Inference
de Hira L. Koul, Palaniappan Vellaisamy e Anton Schick
Markov Chain Monte Carlo
de Dani Gamerman, Flavio Bambirra Goncalves e Hedibert F. Lopes
Foundations Of Bayesian Statistics For Data Scientists
de Alan Agresti, Antonietta (Universita Della Svizzera Italiana Campus Est) Mira, Ranjini Grove, (...)
Bayesian Workflow
de Andrew Gelman, Aki Vehtari, Richard (Max Planck Institute For Evolutionary Anthropology, Leipzig, Germany) Mcelreath, (...)
Red State, Blue State, Rich State, Poor State
de Andrew Gelman, Jeronimo Cortina, Boris Shor, (...)
Jit Implementation Manual -- The Complete Guide To Just-In-Time Manufacturing
de Hiroyuki Hirano, Donald B. Rubin, Hal S. Stern, (...)
Introduction To Modern Randomization-Based Design And Analysis For Causal Inference
de Donald B. Rubin e Tirthankar Dasgupta
Mathematics For Machine Learning
de A. Aldo (Imperial College London) Faisal, Marc Peter (University College London) Deisenroth e Cheng Soon Ong
The Elements Of Statistical Learning
de Trevor Hastie, Jerome Friedman e Robert Tibshirani
How To Lie With Statistics
de Darrell Huff
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