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Synopsis
Preliminaries * Monte Carlo Methods for Inference * Randomization and Data Partitioning * Bootstrap Methods * Tools for Identification of Structure in Data * Estimation of Functions * Graphical Methods in Computational Statistics * Estimation of Probability Density Functions Using Parametric Models * Nonparametric Estimation of Probability Density Functions * Structure in Data * Statistical Models of Dependencies * Appendices
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