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Statistical Foundations, Reasoning and Inference
For Science and Data Science
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An Introduction to Sequential Monte Carlo
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Targeted Learning in Data Science
Causal Inference for Complex Longitudinal Studies
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Weak Convergence and Empirical Processes
With Applications to Statistics
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Elements of Nonlinear Time Series Analysis and Forecasting
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Bayesian Nonparametric Data Analysis
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Regression Modeling Strategies
With Applications to Linear Models, Logistic and Ordinal Regression, and Survival Analysis
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Ten Projects in Applied Statistics
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Applied Compositional Data Analysis
With Worked Examples in R
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Modeling Discrete Time-to-Event Data
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