Computational Statistics
Computational Statistics is a subfield of statistics that leverages the power of computing to solve complex analytical problems. It focuses on the development and application of algorithms for implementing statistical methods that are computationally intensive or analytically intractable, such as Monte Carlo simulations for approximating distributions, bootstrapping for estimating uncertainty, and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) for Bayesian inference. This discipline is essential for handling massive datasets and applying sophisticated models, forming a critical bridge between statistical theory and practical data analysis in the modern era.
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