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Sinopsis
1. Introduction.- 2. Bayesian Statistical Analysis.- 3. Computational Aspects of Bayesian Analysis.- 4. Prediction with Parameter Uncertainty.- 5. The Credibility Problem.- 6. The Hierarchical Bayesian Approach.- 7. The Hierarchical Normal Linear Model.- 8. Examples.- 9. Modifications to the Hierarchical Normal Linear Model.- Appendix. Algorithms, Programs, and Data Sets.- A. The Simplex Method of Function Maximization.- B. Adaptive Gaussian Integration.- C. Gauss-Hermite Integration.- D. Polar Method for Generating Normal Deviates.- E. GAUSS Programs.- 1. Simplex Maximization.- 2. Adaptive Gaussian Integration.- 3. Gauss-Hermite Integration.- 4. Monte Carlo Integration.- 5. Tierney-Kadane Integration.- F. Data Sets.- 1. Data Set 1.- 2. Data Sets 2-4.
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