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This is the second edition of a popular graduate level textbook on time series modeling, computation and inference. The book is essentially unique in its approach, with a focus on Bayesian methods, although classical methods are also covered.
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, (...)
Time Series
de Raquel (University Of California, Santa Cruz, California, Usa) Prado, Mike (Duke University, Durham, North Carolina, Usa) West e Marco A. R. (Virginia Tech, Blacksburg, Usa) Ferreira
Applied Bayesian Forecasting And Time Series Analysis
de Andy Pole, Jeff Harrison e Mike (Duke University, Durham, North Carolina, Usa) West
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