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Artigo de periodico
New statistical process control charts for overdispersed count data based on the Bell distribution (2023)
Boaventura, Laion Lima ; Ferreira, Paulo Henrique ; Fiaccone, Rosemeire L ; Ramos, Pedro Luiz ; Louzada, Francisco
Unidade: ICMC
Subjects: PROCESSOS DE POISSON, DADOS DE CONTAGEM, PROCESSOS DE CONTAGEM, SIMULAÇÃO (ESTATÍSTICA)
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ABNT
BOAVENTURA, Laion Lima et al. New statistical process control charts for overdispersed count data based on the Bell distribution. v. 95, n. 2, p. 1-22, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/0001-3765202320200246. Acesso em: 31 maio 2024.
APA
Boaventura, L. L., Ferreira, P. H., Fiaccone, R. L., Ramos, P. L., & Louzada, F. (2023). New statistical process control charts for overdispersed count data based on the Bell distribution, 95( 2), 1-22. doi:10.1590/0001-3765202320200246
NLM
Boaventura LL, Ferreira PH, Fiaccone RL, Ramos PL, Louzada F. New statistical process control charts for overdispersed count data based on the Bell distribution [Internet]. 2023 ; 95( 2): 1-22.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1590/0001-3765202320200246
Vancouver
Boaventura LL, Ferreira PH, Fiaccone RL, Ramos PL, Louzada F. New statistical process control charts for overdispersed count data based on the Bell distribution [Internet]. 2023 ; 95( 2): 1-22.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1590/0001-3765202320200246
Artigo de periodico
Diagnostic tools for a multivariate negative binomial model for fitting correlated data with overdispersion (2023)
Fabio, Lizandra C ; Villegas, Cristian ; Carrasco, Jalmar M. F; Castro, Mário de
Source: Communications in Statistics - Theory and Methods. Unidades: ESALQ, ICMC
Subjects: ANÁLISE MULTIVARIADA, DADOS DE CONTAGEM, DISTRIBUIÇÃO BINOMIAL, MODELOS MATEMÁTICOS
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ABNT
FABIO, Lizandra C et al. Diagnostic tools for a multivariate negative binomial model for fitting correlated data with overdispersion. Communications in Statistics - Theory and Methods, v. 52, n. 6, p. 1833-1853, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/03610926.2021.1939380. Acesso em: 31 maio 2024.
APA
Fabio, L. C., Villegas, C., Carrasco, J. M. F., & Castro, M. de. (2023). Diagnostic tools for a multivariate negative binomial model for fitting correlated data with overdispersion. Communications in Statistics - Theory and Methods, 52( 6), 1833-1853. doi:10.1080/03610926.2021.1939380
NLM
Fabio LC, Villegas C, Carrasco JMF, Castro M de. Diagnostic tools for a multivariate negative binomial model for fitting correlated data with overdispersion [Internet]. Communications in Statistics - Theory and Methods. 2023 ; 52( 6): 1833-1853.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1080/03610926.2021.1939380
Vancouver
Fabio LC, Villegas C, Carrasco JMF, Castro M de. Diagnostic tools for a multivariate negative binomial model for fitting correlated data with overdispersion [Internet]. Communications in Statistics - Theory and Methods. 2023 ; 52( 6): 1833-1853.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1080/03610926.2021.1939380
Artigo de periodico
Modeling epidemic growth curves using nonlinear rational polynomial equations: an application to Brazil s COVID-19 data (2022)
Oliveira, Ricardo Puziol de; Achcar, Jorge Alberto ; Bertoli, Wesley; Mazucheli, Josmar; Miranda, Yara Campos
Source: Revista Tecnologia e Sociedade. Unidade: FMRP
Subjects: DADOS DE CONTAGEM, COVID-19, PROCESSOS GAUSSIANOS, MODELOS NÃO LINEARES
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ABNT
OLIVEIRA, Ricardo Puziol de et al. Modeling epidemic growth curves using nonlinear rational polynomial equations: an application to Brazil s COVID-19 data. Revista Tecnologia e Sociedade, v. 18, n. 50, p. 35-47, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3895/rts.v18n50.13534. Acesso em: 31 maio 2024.
APA
Oliveira, R. P. de, Achcar, J. A., Bertoli, W., Mazucheli, J., & Miranda, Y. C. (2022). Modeling epidemic growth curves using nonlinear rational polynomial equations: an application to Brazil s COVID-19 data. Revista Tecnologia e Sociedade, 18( 50), 35-47. doi:10.3895/rts.v18n50.13534
NLM
Oliveira RP de, Achcar JA, Bertoli W, Mazucheli J, Miranda YC. Modeling epidemic growth curves using nonlinear rational polynomial equations: an application to Brazil s COVID-19 data [Internet]. Revista Tecnologia e Sociedade. 2022 ; 18( 50): 35-47.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.3895/rts.v18n50.13534
Vancouver
Oliveira RP de, Achcar JA, Bertoli W, Mazucheli J, Miranda YC. Modeling epidemic growth curves using nonlinear rational polynomial equations: an application to Brazil s COVID-19 data [Internet]. Revista Tecnologia e Sociedade. 2022 ; 18( 50): 35-47.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.3895/rts.v18n50.13534
Artigo de periodico
Making forest data fair and open (2022)
Lima, Renato Augusto Ferreira de ; Phillips, Oliver L; Duque, Alvaro; Tello, J. Sebastian; Davies, Stuart J; Oliveira, Alexandre Adalardo ; Muller, Sandra; Coronado, Euridice N. Honorio
Source: Nature Ecology and Evolution. Unidade: ESALQ
Subjects: BIODIVERSIDADE, DADOS DE CONTAGEM, ECOLOGIA FLORESTAL, FLORESTAS TROPICAIS, MUDANÇA CLIMÁTICA, SOLO FLORESTAL
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ABNT
LIMA, Renato Augusto Ferreira de et al. Making forest data fair and open. Nature Ecology and Evolution, v. 6, n. 6, p. 656-658, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41559-022-01738-7. Acesso em: 31 maio 2024.
APA
Lima, R. A. F. de, Phillips, O. L., Duque, A., Tello, J. S., Davies, S. J., Oliveira, A. A., et al. (2022). Making forest data fair and open. Nature Ecology and Evolution, 6( 6), 656-658. doi:10.1038/s41559-022-01738-7
NLM
Lima RAF de, Phillips OL, Duque A, Tello JS, Davies SJ, Oliveira AA, Muller S, Coronado ENH. Making forest data fair and open [Internet]. Nature Ecology and Evolution. 2022 ; 6( 6): 656-658.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41559-022-01738-7
Vancouver
Lima RAF de, Phillips OL, Duque A, Tello JS, Davies SJ, Oliveira AA, Muller S, Coronado ENH. Making forest data fair and open [Internet]. Nature Ecology and Evolution. 2022 ; 6( 6): 656-658.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41559-022-01738-7
Artigo de periodico
Flexible models for non‑equidispersed count data: comparative performance of parametric models to deal with underdispersion (2022)
Toledo, Douglas; Umetsu, Cristiane Akemi; Camargo, Antonio Fernando Monteiro; Lara, Idemauro Antonio Rodrigues de
Source: AStA Advances in Statistical Analysis. Unidade: ESALQ
Subjects: DADOS DE CONTAGEM, DISTRIBUIÇÃO DE POISSON, INFERÊNCIA PARAMÉTRICA, INVASÃO BIOLÓGICA, MACRÓFITAS, MODELOS MATEMÁTICOS, VEROSSIMILHANÇA
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ABNT
TOLEDO, Douglas et al. Flexible models for non‑equidispersed count data: comparative performance of parametric models to deal with underdispersion. AStA Advances in Statistical Analysis, p. 1-25, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10182-021-00432-6. Acesso em: 31 maio 2024.
APA
Toledo, D., Umetsu, C. A., Camargo, A. F. M., & Lara, I. A. R. de. (2022). Flexible models for non‑equidispersed count data: comparative performance of parametric models to deal with underdispersion. AStA Advances in Statistical Analysis, 1-25. doi:10.1007/s10182-021-00432-6
NLM
Toledo D, Umetsu CA, Camargo AFM, Lara IAR de. Flexible models for non‑equidispersed count data: comparative performance of parametric models to deal with underdispersion [Internet]. AStA Advances in Statistical Analysis. 2022 ; 1-25.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10182-021-00432-6
Vancouver
Toledo D, Umetsu CA, Camargo AFM, Lara IAR de. Flexible models for non‑equidispersed count data: comparative performance of parametric models to deal with underdispersion [Internet]. AStA Advances in Statistical Analysis. 2022 ; 1-25.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10182-021-00432-6
Artigo de periodico
Statistical process control of overdispersed count data based on one-parameter Poisson mixture models (2022)
Jesus, Bruno D; Ferreira, Paulo Henrique ; Boaventura, Laion Lima ; Fiaccone, Rosemeire L ; Silva, Wesley Bertoli da ; Ramos, Pedro Luiz ; Louzada, Francisco
Source: Quality and Reliability Engineering International. Unidade: ICMC
Subjects: PROCESSOS DE POISSON, DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), DADOS DE CONTAGEM
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ABNT
JESUS, Bruno D et al. Statistical process control of overdispersed count data based on one-parameter Poisson mixture models. Quality and Reliability Engineering International, v. 38, n. 5, p. 2324-2344, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1002/qre.3077. Acesso em: 31 maio 2024.
APA
Jesus, B. D., Ferreira, P. H., Boaventura, L. L., Fiaccone, R. L., Silva, W. B. da, Ramos, P. L., & Louzada, F. (2022). Statistical process control of overdispersed count data based on one-parameter Poisson mixture models. Quality and Reliability Engineering International, 38( 5), 2324-2344. doi:10.1002/qre.3077
NLM
Jesus BD, Ferreira PH, Boaventura LL, Fiaccone RL, Silva WB da, Ramos PL, Louzada F. Statistical process control of overdispersed count data based on one-parameter Poisson mixture models [Internet]. Quality and Reliability Engineering International. 2022 ; 38( 5): 2324-2344.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1002/qre.3077
Vancouver
Jesus BD, Ferreira PH, Boaventura LL, Fiaccone RL, Silva WB da, Ramos PL, Louzada F. Statistical process control of overdispersed count data based on one-parameter Poisson mixture models [Internet]. Quality and Reliability Engineering International. 2022 ; 38( 5): 2324-2344.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1002/qre.3077
Artigo de periodico
A customer complaint from a telecommunication company: a Bayesian data analysis (2022)
Achcar, Jorge Alberto ; Godoy, Daniel Marcos de; Ferraz Júnior, Fábio
Source: Independent Journal of Management & Production. Unidade: FMRP
Subjects: QUALIDADE DO PRODUTO, DISTRIBUIÇÃO DE POISSON, REGRESSÃO LINEAR, DADOS DE CONTAGEM, INFERÊNCIA BAYESIANA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ACHCAR, Jorge Alberto e GODOY, Daniel Marcos de e FERRAZ JÚNIOR, Fábio. A customer complaint from a telecommunication company: a Bayesian data analysis. Independent Journal of Management & Production, v. 13, n. 2, p. 791-809, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.14807/ijmp.v13i2.1520. Acesso em: 31 maio 2024.
APA
Achcar, J. A., Godoy, D. M. de, & Ferraz Júnior, F. (2022). A customer complaint from a telecommunication company: a Bayesian data analysis. Independent Journal of Management & Production, 13( 2), 791-809. doi:10.14807/ijmp.v13i2.1520
NLM
Achcar JA, Godoy DM de, Ferraz Júnior F. A customer complaint from a telecommunication company: a Bayesian data analysis [Internet]. Independent Journal of Management & Production. 2022 ; 13( 2): 791-809.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.14807/ijmp.v13i2.1520
Vancouver
Achcar JA, Godoy DM de, Ferraz Júnior F. A customer complaint from a telecommunication company: a Bayesian data analysis [Internet]. Independent Journal of Management & Production. 2022 ; 13( 2): 791-809.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.14807/ijmp.v13i2.1520
Artigo de periodico
Overdisp: an R package for direct detection of overdispersion in count data multiple regression analysis (2022)
Souza, Rafael de Freitas ; Fávero, Luiz Paulo Lopes ; Belfiore, Patrícia; Corrêa, Hamilton Luiz
Source: International Journal of Business Intelligence and Data Mining. Unidades: FEARP, FEA
Subjects: DADOS DE CONTAGEM, R (SOFTWARE ESTATÍSTICO)
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ABNT
SOUZA, Rafael de Freitas et al. Overdisp: an R package for direct detection of overdispersion in count data multiple regression analysis. International Journal of Business Intelligence and Data Mining, v. 20, n. 3, p. 327-344, 2022Tradução . . Acesso em: 31 maio 2024.
APA
Souza, R. de F., Fávero, L. P. L., Belfiore, P., & Corrêa, H. L. (2022). Overdisp: an R package for direct detection of overdispersion in count data multiple regression analysis. International Journal of Business Intelligence and Data Mining, 20( 3), 327-344. doi:10.1504/IJBIDM.2022.122157
NLM
Souza R de F, Fávero LPL, Belfiore P, Corrêa HL. Overdisp: an R package for direct detection of overdispersion in count data multiple regression analysis. International Journal of Business Intelligence and Data Mining. 2022 ; 20( 3): 327-344.[citado 2024 maio 31 ]
Vancouver
Souza R de F, Fávero LPL, Belfiore P, Corrêa HL. Overdisp: an R package for direct detection of overdispersion in count data multiple regression analysis. International Journal of Business Intelligence and Data Mining. 2022 ; 20( 3): 327-344.[citado 2024 maio 31 ]
Trabalho de evento-resumo
The Zero-Modified Negative Binomial Distribution (2022)
Conceição, Katiane Silva ; Andrade, Marinho Gomes de ; Ravishanker, Nalini
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística - SINAPE. Unidade: ICMC
Subjects: DADOS DE CONTAGEM, DISTRIBUIÇÃO BINOMIAL
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ABNT
CONCEIÇÃO, Katiane Silva e ANDRADE, Marinho Gomes de e RAVISHANKER, Nalini. The Zero-Modified Negative Binomial Distribution. 2022, Anais.. ABE: São Paulo, 2022. Disponível em: https://sinape2022.eventize.com.br. Acesso em: 31 maio 2024.
APA
Conceição, K. S., Andrade, M. G. de, & Ravishanker, N. (2022). The Zero-Modified Negative Binomial Distribution. In Livro de Resumos. ABE: São Paulo. Recuperado de https://sinape2022.eventize.com.br
NLM
Conceição KS, Andrade MG de, Ravishanker N. The Zero-Modified Negative Binomial Distribution [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://sinape2022.eventize.com.br
Vancouver
Conceição KS, Andrade MG de, Ravishanker N. The Zero-Modified Negative Binomial Distribution [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://sinape2022.eventize.com.br
Parte de monografia/livro
Effect of the covid-19 pandemic in the total monthly death counts in the year 2020 for all Brazilian states (2022)
Oliveira, Ricardo Puziol de; Peres, Marcos Vinicius de Oliveira; Barili, Emerson; Rodrigues, Hugo Murilo; Souza, José Bruno Pereira; Santos, Franchesco Sanches dos; Lima, Vanessa de Oliveira; Leiria, Talisson Fernando; Achcar, Jorge Alberto ; Martinez, Edson Zangiacomi
Source: Open Science Research V. Unidade: FMRP
Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, MORTE, COVID-19, DADOS DE CONTAGEM, ESTUDOS ECOLÓGICOS
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ABNT
OLIVEIRA, Ricardo Puziol de et al. Effect of the covid-19 pandemic in the total monthly death counts in the year 2020 for all Brazilian states. Open Science Research V. Tradução . Guarujá: Científica Digital, 2022. . Disponível em: https://doi.org/10.37885/220709577. Acesso em: 31 maio 2024.
APA
Oliveira, R. P. de, Peres, M. V. de O., Barili, E., Rodrigues, H. M., Souza, J. B. P., Santos, F. S. dos, et al. (2022). Effect of the covid-19 pandemic in the total monthly death counts in the year 2020 for all Brazilian states. In Open Science Research V. Guarujá: Científica Digital. doi:10.37885/220709577
NLM
Oliveira RP de, Peres MV de O, Barili E, Rodrigues HM, Souza JBP, Santos FS dos, Lima V de O, Leiria TF, Achcar JA, Martinez EZ. Effect of the covid-19 pandemic in the total monthly death counts in the year 2020 for all Brazilian states [Internet]. In: Open Science Research V. Guarujá: Científica Digital; 2022. [citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.37885/220709577
Vancouver
Oliveira RP de, Peres MV de O, Barili E, Rodrigues HM, Souza JBP, Santos FS dos, Lima V de O, Leiria TF, Achcar JA, Martinez EZ. Effect of the covid-19 pandemic in the total monthly death counts in the year 2020 for all Brazilian states [Internet]. In: Open Science Research V. Guarujá: Científica Digital; 2022. [citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.37885/220709577
Artigo de periodico
Characterizations and generalizations of the negative binomial distribution (2022)
Conceição, Katiane Silva ; Andrade, Marinho Gomes de ; Louzada, Francisco ; Ravishanker, Nalini
Source: Computational Statistics. Unidade: ICMC
Subjects: DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), VEROSSIMILHANÇA, DADOS DE CONTAGEM
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CONCEIÇÃO, Katiane Silva et al. Characterizations and generalizations of the negative binomial distribution. Computational Statistics, v. 37, p. 1255-1286, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00180-021-01150-y. Acesso em: 31 maio 2024.
APA
Conceição, K. S., Andrade, M. G. de, Louzada, F., & Ravishanker, N. (2022). Characterizations and generalizations of the negative binomial distribution. Computational Statistics, 37, 1255-1286. doi:10.1007/s00180-021-01150-y
NLM
Conceição KS, Andrade MG de, Louzada F, Ravishanker N. Characterizations and generalizations of the negative binomial distribution [Internet]. Computational Statistics. 2022 ; 37 1255-1286.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-021-01150-y
Vancouver
Conceição KS, Andrade MG de, Louzada F, Ravishanker N. Characterizations and generalizations of the negative binomial distribution [Internet]. Computational Statistics. 2022 ; 37 1255-1286.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-021-01150-y
Artigo de periodico
Discrete Weibull distribution: different estimation methods under ranked set sampling and simple random sampling (2021)
Taconeli, Cesar Augusto ; Lara, Idemauro Antonio Rodrigues de
Source: Journal of Statistical Computation and Simulation. Unidade: ESALQ
Subjects: MODELOS MATEMÁTICOS, VEROSSIMILHANÇA, DADOS DE CONTAGEM
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
TACONELI, Cesar Augusto e LARA, Idemauro Antonio Rodrigues de. Discrete Weibull distribution: different estimation methods under ranked set sampling and simple random sampling. Journal of Statistical Computation and Simulation, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/00949655.2021.2005597. Acesso em: 31 maio 2024.
APA
Taconeli, C. A., & Lara, I. A. R. de. (2021). Discrete Weibull distribution: different estimation methods under ranked set sampling and simple random sampling. Journal of Statistical Computation and Simulation. doi:10.1080/00949655.2021.2005597
NLM
Taconeli CA, Lara IAR de. Discrete Weibull distribution: different estimation methods under ranked set sampling and simple random sampling [Internet]. Journal of Statistical Computation and Simulation. 2021 ;[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1080/00949655.2021.2005597
Vancouver
Taconeli CA, Lara IAR de. Discrete Weibull distribution: different estimation methods under ranked set sampling and simple random sampling [Internet]. Journal of Statistical Computation and Simulation. 2021 ;[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1080/00949655.2021.2005597
Artigo de periodico
A longitudinal study of sweet orange flowering with grouped count data (2020)
Lara, Idemauro Antonio Rodrigues de ; Taconeli, Cesar Augusto; Moral, Rafael de Andrade; Hinde, John; Voigt, Vanessa ; Freitas, Silvia Maria de
Source: Acta Scientiarum. Agronomy. Unidade: ESALQ
Subjects: ANÁLISE DE DADOS LONGITUDINAIS, DADOS DE CONTAGEM, FLORAÇÃO, INFERÊNCIA BAYESIANA, LARANJA, MODELOS MATEMÁTICOS, VARIEDADES VEGETAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LARA, Idemauro Antonio Rodrigues de et al. A longitudinal study of sweet orange flowering with grouped count data. Acta Scientiarum. Agronomy, v. 42, p. 1-10, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.4025/actasciagron.v42i1.43734. Acesso em: 31 maio 2024.
APA
Lara, I. A. R. de, Taconeli, C. A., Moral, R. de A., Hinde, J., Voigt, V., & Freitas, S. M. de. (2020). A longitudinal study of sweet orange flowering with grouped count data. Acta Scientiarum. Agronomy, 42, 1-10. doi:10.4025/actasciagron.v42i1.43734
NLM
Lara IAR de, Taconeli CA, Moral R de A, Hinde J, Voigt V, Freitas SM de. A longitudinal study of sweet orange flowering with grouped count data [Internet]. Acta Scientiarum. Agronomy. 2020 ; 42 1-10.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.4025/actasciagron.v42i1.43734
Vancouver
Lara IAR de, Taconeli CA, Moral R de A, Hinde J, Voigt V, Freitas SM de. A longitudinal study of sweet orange flowering with grouped count data [Internet]. Acta Scientiarum. Agronomy. 2020 ; 42 1-10.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.4025/actasciagron.v42i1.43734
Artigo de periodico
Modeling the incidence and death rates of COVID-19 pandemic in different regions of the world (2020)
Oliveira, Ricardo Puziol de; Achcar, Jorge Alberto ; Nunes, Altacilio Aparecido
Source: Epidemiologic Methods. Unidade: FMRP
Subjects: COVID-19, CORONAVIRUS, SURTOS DE DOENÇAS, INFERÊNCIA BAYESIANA, DADOS DE CONTAGEM
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OLIVEIRA, Ricardo Puziol de e ACHCAR, Jorge Alberto e NUNES, Altacilio Aparecido. Modeling the incidence and death rates of COVID-19 pandemic in different regions of the world. Epidemiologic Methods, v. 9, n. s1, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1515/em-2020-0017. Acesso em: 31 maio 2024.
APA
Oliveira, R. P. de, Achcar, J. A., & Nunes, A. A. (2020). Modeling the incidence and death rates of COVID-19 pandemic in different regions of the world. Epidemiologic Methods, 9( s1). doi:10.1515/em-2020-0017
NLM
Oliveira RP de, Achcar JA, Nunes AA. Modeling the incidence and death rates of COVID-19 pandemic in different regions of the world [Internet]. Epidemiologic Methods. 2020 ; 9( s1):[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1515/em-2020-0017
Vancouver
Oliveira RP de, Achcar JA, Nunes AA. Modeling the incidence and death rates of COVID-19 pandemic in different regions of the world [Internet]. Epidemiologic Methods. 2020 ; 9( s1):[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1515/em-2020-0017
Tese (Doutorado)
A new class of discrete models for the analysis of zero-modified count data (2020)
Silva, Wesley Bertoli da; Louzada, Francisco (Orientador)
Unidade: INTER: ICMC -UFSCAR
Subjects: DISTRIBUIÇÃO DE POISSON, INFERÊNCIA BAYESIANA, DADOS DE CONTAGEM, CADEIAS DE MARKOV
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ABNT
SILVA, Wesley Bertoli da. A new class of discrete models for the analysis of zero-modified count data. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-29072020-093809/. Acesso em: 31 maio 2024.
APA
Silva, W. B. da. (2020). A new class of discrete models for the analysis of zero-modified count data (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-29072020-093809/
NLM
Silva WB da. A new class of discrete models for the analysis of zero-modified count data [Internet]. 2020 ;[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-29072020-093809/
Vancouver
Silva WB da. A new class of discrete models for the analysis of zero-modified count data [Internet]. 2020 ;[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-29072020-093809/
Tese (Doutorado)
Statistical modeling for zero-inflated data using GAMs (2019)
Amaral, Marcus Vinicius Silva Gurgel do; Piedade, Sonia Maria de Stefano (Orientador)
Unidade: ESALQ
Subjects: ALGODÃO, DADOS DE CONTAGEM, ECOLOGIA, MODELOS LINEARES GENERALIZADOS, PULGÃO, R (SOFTWARE ESTATÍSTICO), SIMULAÇÃO (ESTATÍSTICA)
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
AMARAL, Marcus Vinicius Silva Gurgel do. Statistical modeling for zero-inflated data using GAMs. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-16122019-093643/. Acesso em: 31 maio 2024.
APA
Amaral, M. V. S. G. do. (2019). Statistical modeling for zero-inflated data using GAMs (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-16122019-093643/
NLM
Amaral MVSG do. Statistical modeling for zero-inflated data using GAMs [Internet]. 2019 ;[citado 2024 maio 31 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-16122019-093643/
Vancouver
Amaral MVSG do. Statistical modeling for zero-inflated data using GAMs [Internet]. 2019 ;[citado 2024 maio 31 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-16122019-093643/
Dissertação (Mestrado)
The bivariate inter-value GARCH model: a Bayesian estimation framework (2019)
Verges, Yuri; Lopes, Hedibert Freitas (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, DADOS DE CONTAGEM
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
VERGES, Yuri. The bivariate inter-value GARCH model: a Bayesian estimation framework. 2019. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2019. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-23102019-140244. Acesso em: 31 maio 2024.
APA
Verges, Y. (2019). The bivariate inter-value GARCH model: a Bayesian estimation framework (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-23102019-140244
NLM
Verges Y. The bivariate inter-value GARCH model: a Bayesian estimation framework [Internet]. 2019 ;[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-23102019-140244
Vancouver
Verges Y. The bivariate inter-value GARCH model: a Bayesian estimation framework [Internet]. 2019 ;[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-23102019-140244
Artigo de periodico
Extended Poisson INAR(1) processes with equidispersion, underdispersion and overdispersion (2019)
Bourguignon, Marcelo; Rodrigues, Josemar; Santos-Neto, Manoel
Source: Journal of Applied Statistics. Unidade: ICMC
Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, DISTRIBUIÇÃO DE POISSON, MODELOS LINEARES GENERALIZADOS, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, PROCESSOS DE CONTAGEM, DADOS DE CONTAGEM, REGRESSÃO LOGÍSTICA
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ABNT
BOURGUIGNON, Marcelo e RODRIGUES, Josemar e SANTOS-NETO, Manoel. Extended Poisson INAR(1) processes with equidispersion, underdispersion and overdispersion. Journal of Applied Statistics, v. Fe 2019, n. 1, p. 101-118, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/02664763.2018.1458216. Acesso em: 31 maio 2024.
APA
Bourguignon, M., Rodrigues, J., & Santos-Neto, M. (2019). Extended Poisson INAR(1) processes with equidispersion, underdispersion and overdispersion. Journal of Applied Statistics, Fe 2019( 1), 101-118. doi:10.1080/02664763.2018.1458216
NLM
Bourguignon M, Rodrigues J, Santos-Neto M. Extended Poisson INAR(1) processes with equidispersion, underdispersion and overdispersion [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2019 ; Fe 2019( 1): 101-118.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2018.1458216
Vancouver
Bourguignon M, Rodrigues J, Santos-Neto M. Extended Poisson INAR(1) processes with equidispersion, underdispersion and overdispersion [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2019 ; Fe 2019( 1): 101-118.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2018.1458216
Trabalho de evento-resumo
Reparametrization of COM-Poisson regression models with applications in the analysis of experimental data (2019)
Demétrio, Clarice
Source: Abstracts. Conference titles: Workshop on Probabilistic and Statistical Methods. Unidade: ESALQ
Subjects: ANÁLISE ESTATÍSTICA DE DADOS, DADOS DE CONTAGEM, DISTRIBUIÇÃO DE POISSON, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA, MODELOS MATEMÁTICOS, PROBABILIDADE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DEMÉTRIO, Clarice. Reparametrization of COM-Poisson regression models with applications in the analysis of experimental data. 2019, Anais.. São Carlos: ICMC/USP - DEs/UFSCar, 2019. Disponível em: http://wpsm.icmc.usp.br/7WPSM/index.html. Acesso em: 31 maio 2024.
APA
Demétrio, C. (2019). Reparametrization of COM-Poisson regression models with applications in the analysis of experimental data. In Abstracts. São Carlos: ICMC/USP - DEs/UFSCar. Recuperado de http://wpsm.icmc.usp.br/7WPSM/index.html
NLM
Demétrio C. Reparametrization of COM-Poisson regression models with applications in the analysis of experimental data [Internet]. Abstracts. 2019 ;[citado 2024 maio 31 ] Available from: http://wpsm.icmc.usp.br/7WPSM/index.html
Vancouver
Demétrio C. Reparametrization of COM-Poisson regression models with applications in the analysis of experimental data [Internet]. Abstracts. 2019 ;[citado 2024 maio 31 ] Available from: http://wpsm.icmc.usp.br/7WPSM/index.html
Dissertação (Mestrado)
Contributions to the analysis of dispersed count data (2019)
Ribeiro Junior, Eduardo Elias; Demetrio, Clarice Garcia Borges (Orientador)
Unidade: ESALQ
Subjects: ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO, DADOS DE CONTAGEM, DISTRIBUIÇÃO DE POISSON, INFERÊNCIA BAYESIANA, MODELOS MATEMÁTICOS, VEROSSIMILHANÇA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBEIRO JUNIOR, Eduardo Elias. Contributions to the analysis of dispersed count data. 2019. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-14052019-152803/. Acesso em: 31 maio 2024.
APA
Ribeiro Junior, E. E. (2019). Contributions to the analysis of dispersed count data (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-14052019-152803/
NLM
Ribeiro Junior EE. Contributions to the analysis of dispersed count data [Internet]. 2019 ;[citado 2024 maio 31 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-14052019-152803/
Vancouver
Ribeiro Junior EE. Contributions to the analysis of dispersed count data [Internet]. 2019 ;[citado 2024 maio 31 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-14052019-152803/

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