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An Introduction to Statistical Learning
with Applications in Python
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Log-Linear Models and Logistic Regression
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Large Sample Techniques for Statistics
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Probability for Statisticians
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Essentials of Stochastic Processes
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In its revised new edition, this book covers Markov chains in discrete and continuous time, Poisson processes, renewal processes, martingales and mathematical finance. Offers many examples and more than 300 carefully chosen exercises for better understanding.
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Bayesian Inference of State Space Models
Kalman Filtering and Beyond
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Log-Linear Models and Logistic Regression
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Plane Answers to Complex Questions
The Theory of Linear Models
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Fundamentals of High-Dimensional Statistics
With Exercises and R Labs
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An Introduction to Statistical Learning
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