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Bayesian approach to statistical inference and decision-making. Covers prior specification, likelihood functions, posterior computation, conjugate priors, Markov chain Monte Carlo (MCMC), credible intervals, Bayesian hypothesis comparison (Bayes factors), hierarchical models, and the philosophical contrast with frequentist methods. Use when updating beliefs…

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