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  • Unidade: IME

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INFERÊNCIA BAYESIANA

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    • ABNT

      MUSETTI, Marcela. FBST em problemas de likelihood-free. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03042023-095110/. Acesso em: 04 jun. 2024.
    • APA

      Musetti, M. (2023). FBST em problemas de likelihood-free (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03042023-095110/
    • NLM

      Musetti M. FBST em problemas de likelihood-free [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03042023-095110/
    • Vancouver

      Musetti M. FBST em problemas de likelihood-free [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03042023-095110/
  • Source: Sankhya A. Unidade: IME

    Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, ESTATÍSTICA

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    • ABNT

      TADDEO, Marcelo Magalhães e MORETTIN, Pedro Alberto. Bayesian P-splines applied to semiparametric models with errors fellowing a scale mixture of normals. Sankhya A, v. 85, p. 1331–1355, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s13171-022-00290-7. Acesso em: 04 jun. 2024.
    • APA

      Taddeo, M. M., & Morettin, P. A. (2023). Bayesian P-splines applied to semiparametric models with errors fellowing a scale mixture of normals. Sankhya A, 85, 1331–1355. doi:10.1007/s13171-022-00290-7
    • NLM

      Taddeo MM, Morettin PA. Bayesian P-splines applied to semiparametric models with errors fellowing a scale mixture of normals [Internet]. Sankhya A. 2023 ; 85 1331–1355.[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s13171-022-00290-7
    • Vancouver

      Taddeo MM, Morettin PA. Bayesian P-splines applied to semiparametric models with errors fellowing a scale mixture of normals [Internet]. Sankhya A. 2023 ; 85 1331–1355.[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s13171-022-00290-7
  • Source: Journal of Applied Statistics. Unidade: IME

    Subjects: ESTATÍSTICA APLICADA, INFERÊNCIA BAYESIANA, COVID-19

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    • ABNT

      SARAIVA, Erlandson Ferreira e SAUER, Leandro e PEREIRA, Carlos Alberto de Bragança. A hierarchical Bayesian approach for modeling the evolution of the 7-day moving average of the number of deaths by COVID-19. Journal of Applied Statistics, v. 50, n. 10, p. 2194-2208, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/02664763.2022.2070136. Acesso em: 04 jun. 2024.
    • APA

      Saraiva, E. F., Sauer, L., & Pereira, C. A. de B. (2023). A hierarchical Bayesian approach for modeling the evolution of the 7-day moving average of the number of deaths by COVID-19. Journal of Applied Statistics, 50( 10), 2194-2208. doi:10.1080/02664763.2022.2070136
    • NLM

      Saraiva EF, Sauer L, Pereira CA de B. A hierarchical Bayesian approach for modeling the evolution of the 7-day moving average of the number of deaths by COVID-19 [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2023 ; 50( 10): 2194-2208.[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2022.2070136
    • Vancouver

      Saraiva EF, Sauer L, Pereira CA de B. A hierarchical Bayesian approach for modeling the evolution of the 7-day moving average of the number of deaths by COVID-19 [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2023 ; 50( 10): 2194-2208.[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2022.2070136
  • Unidade: IME

    Subjects: INFERÊNCIA ESTATÍSTICA, SELEÇÃO DE MODELOS, VALIDAÇÃO DE MODELOS, INFERÊNCIA BAYESIANA

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      ZHANGZHE, Zheng. O método de ponderação bayesiana de modelos para seleção de modelos. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-18042023-090238/. Acesso em: 04 jun. 2024.
    • APA

      Zhangzhe, Z. (2023). O método de ponderação bayesiana de modelos para seleção de modelos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-18042023-090238/
    • NLM

      Zhangzhe Z. O método de ponderação bayesiana de modelos para seleção de modelos [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-18042023-090238/
    • Vancouver

      Zhangzhe Z. O método de ponderação bayesiana de modelos para seleção de modelos [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-18042023-090238/
  • Source: Livro de Resumos. Conference titles: Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística - SINAPE. Unidades: IME, ICMC

    Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, COVID-19

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    • ABNT

      PICCIRILLI, Giovanni Pastori e BRANCO, Marcia D'Elia e BAZÁN GUZMÁN, Jorge Luis. Um modelo de regressão quantílica espaço-temporal longitudinal para taxa de ocupação de leitos por COVID-19. 2022, Anais.. ABE: São Paulo, 2022. Disponível em: https://sinape2022.eventize.com.br. Acesso em: 04 jun. 2024.
    • APA

      Piccirilli, G. P., Branco, M. D. 'E., & Bazán Guzmán, J. L. (2022). Um modelo de regressão quantílica espaço-temporal longitudinal para taxa de ocupação de leitos por COVID-19. In Livro de Resumos. ABE: São Paulo. Recuperado de https://sinape2022.eventize.com.br
    • NLM

      Piccirilli GP, Branco MD'E, Bazán Guzmán JL. Um modelo de regressão quantílica espaço-temporal longitudinal para taxa de ocupação de leitos por COVID-19 [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://sinape2022.eventize.com.br
    • Vancouver

      Piccirilli GP, Branco MD'E, Bazán Guzmán JL. Um modelo de regressão quantílica espaço-temporal longitudinal para taxa de ocupação de leitos por COVID-19 [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://sinape2022.eventize.com.br
  • Source: Wiley StatsRef : statistics reference online. Unidade: IME

    Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, TESTES DE HIPÓTESES

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      DINIZ, Marcio A. e PEREIRA, Carlos Alberto de Bragança e STERN, Julio Michael. E‐value. Wiley StatsRef : statistics reference online. Tradução . Hoboken: John Wiley, 2022. . Disponível em: https://doi.org/10.1002/9781118445112.stat08375. Acesso em: 04 jun. 2024.
    • APA

      Diniz, M. A., Pereira, C. A. de B., & Stern, J. M. (2022). E‐value. In Wiley StatsRef : statistics reference online. Hoboken: John Wiley. doi:10.1002/9781118445112.stat08375
    • NLM

      Diniz MA, Pereira CA de B, Stern JM. E‐value [Internet]. In: Wiley StatsRef : statistics reference online. Hoboken: John Wiley; 2022. [citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1002/9781118445112.stat08375
    • Vancouver

      Diniz MA, Pereira CA de B, Stern JM. E‐value [Internet]. In: Wiley StatsRef : statistics reference online. Hoboken: John Wiley; 2022. [citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1002/9781118445112.stat08375
  • Source: Econometrics. Unidade: IME

    Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INFERÊNCIA BAYESIANA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      KAUFFMANN, Piero Conti et al. Learning forecast-efficient yield curve factor decompositions with neural networks. Econometrics, v. 10, n. 2, p. 1-5, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/econometrics10020015. Acesso em: 04 jun. 2024.
    • APA

      Kauffmann, P. C., Takada, H. H., Terada, A. P. T., & Stern, J. M. (2022). Learning forecast-efficient yield curve factor decompositions with neural networks. Econometrics, 10( 2), 1-5. doi:10.3390/econometrics10020015
    • NLM

      Kauffmann PC, Takada HH, Terada APT, Stern JM. Learning forecast-efficient yield curve factor decompositions with neural networks [Internet]. Econometrics. 2022 ; 10( 2): 1-5.[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.3390/econometrics10020015
    • Vancouver

      Kauffmann PC, Takada HH, Terada APT, Stern JM. Learning forecast-efficient yield curve factor decompositions with neural networks [Internet]. Econometrics. 2022 ; 10( 2): 1-5.[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.3390/econometrics10020015
  • Source: Proceedings. Conference titles: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional. Unidade: IME

    Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA, INFERÊNCIA BAYESIANA, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      LIRA, Thiago Ildeu Albuquerque e FINGER, Marcelo. Bayesian neural models for time-series prediction of CS28 compressive strength in cement manufacturing. 2022, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227165. Acesso em: 04 jun. 2024.
    • APA

      Lira, T. I. A., & Finger, M. (2022). Bayesian neural models for time-series prediction of CS28 compressive strength in cement manufacturing. In Proceedings. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/eniac.2022.227165
    • NLM

      Lira TIA, Finger M. Bayesian neural models for time-series prediction of CS28 compressive strength in cement manufacturing [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227165
    • Vancouver

      Lira TIA, Finger M. Bayesian neural models for time-series prediction of CS28 compressive strength in cement manufacturing [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227165
  • Source: Bayesian Analysis. Unidade: IME

    Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, MODELOS LINEARES GENERALIZADOS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      OLIVEIRA, Guilherme Lopes de et al. Bias correction in clustered underreported data. Bayesian Analysis, v. 17, n. 1, p. 95-126, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1214/20-BA1244. Acesso em: 04 jun. 2024.
    • APA

      Oliveira, G. L. de, Argiento, R., Loschi, R. H., Assunção, R. M., Ruggeri, F., & Branco, M. D. 'E. (2022). Bias correction in clustered underreported data. Bayesian Analysis, 17( 1), 95-126. doi:10.1214/20-BA1244
    • NLM

      Oliveira GL de, Argiento R, Loschi RH, Assunção RM, Ruggeri F, Branco MD'E. Bias correction in clustered underreported data [Internet]. Bayesian Analysis. 2022 ; 17( 1): 95-126.[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1214/20-BA1244
    • Vancouver

      Oliveira GL de, Argiento R, Loschi RH, Assunção RM, Ruggeri F, Branco MD'E. Bias correction in clustered underreported data [Internet]. Bayesian Analysis. 2022 ; 17( 1): 95-126.[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1214/20-BA1244
  • Source: São Paulo Journal of Mathematical Sciences. Unidade: IME

    Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, TESTES DE HIPÓTESES

    Versão AceitaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      PEREIRA, Carlos Alberto de Bragança e STERN, Julio Michael. The e-value: a fully Bayesian significance measure for precise statistical hypotheses and its research program. São Paulo Journal of Mathematical Sciences, v. 16, n. 1, p. 566-584, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s40863-020-00171-7. Acesso em: 04 jun. 2024.
    • APA

      Pereira, C. A. de B., & Stern, J. M. (2022). The e-value: a fully Bayesian significance measure for precise statistical hypotheses and its research program. São Paulo Journal of Mathematical Sciences, 16( 1), 566-584. doi:10.1007/s40863-020-00171-7
    • NLM

      Pereira CA de B, Stern JM. The e-value: a fully Bayesian significance measure for precise statistical hypotheses and its research program [Internet]. São Paulo Journal of Mathematical Sciences. 2022 ; 16( 1): 566-584.[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s40863-020-00171-7
    • Vancouver

      Pereira CA de B, Stern JM. The e-value: a fully Bayesian significance measure for precise statistical hypotheses and its research program [Internet]. São Paulo Journal of Mathematical Sciences. 2022 ; 16( 1): 566-584.[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s40863-020-00171-7
  • Source: Entropy. Unidades: IME, EACH

    Subjects: COVID-19, ESTUDOS RANDOMIZADOS, INFERÊNCIA BAYESIANA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      MIGUEL, Miguel Gabriel Ribeiro et al. Haphazard Intentional Sampling in Survey and Allocation Studies on COVID-19 Prevalence and Vaccine Efficacy. Entropy, v. 24, n. artigo 225, p. 1-13, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e24020225. Acesso em: 04 jun. 2024.
    • APA

      Miguel, M. G. R., Waissman, R. P., Lauretto, M. de S., & Stern, J. M. (2022). Haphazard Intentional Sampling in Survey and Allocation Studies on COVID-19 Prevalence and Vaccine Efficacy. Entropy, 24( artigo 225), 1-13. doi:10.3390/e24020225
    • NLM

      Miguel MGR, Waissman RP, Lauretto M de S, Stern JM. Haphazard Intentional Sampling in Survey and Allocation Studies on COVID-19 Prevalence and Vaccine Efficacy [Internet]. Entropy. 2022 ; 24( artigo 225): 1-13.[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e24020225
    • Vancouver

      Miguel MGR, Waissman RP, Lauretto M de S, Stern JM. Haphazard Intentional Sampling in Survey and Allocation Studies on COVID-19 Prevalence and Vaccine Efficacy [Internet]. Entropy. 2022 ; 24( artigo 225): 1-13.[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e24020225
  • Source: Journal of Fungi. Unidades: IME, FM

    Subjects: CRIPTOCOCOSE, ANTÍGENOS, MENINGITE, HIV, INFERÊNCIA BAYESIANA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      MIMICOS, Evanthia Vetos et al. Prevalence and associated factors of cryptococcal antigenemia in HIV-infected patients with CD4<200 cells/µL in São Paulo, Brazil: a Bayesian analysis. Journal of Fungi, v. 8, n. artigo 1284, p. 1-19, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/jof8121284. Acesso em: 04 jun. 2024.
    • APA

      Mimicos, E. V., Fossaluza, V., Picone, C. de M., de Sena, C. C., Gomes, H. R., Lázari, C. dos S., et al. (2022). Prevalence and associated factors of cryptococcal antigenemia in HIV-infected patients with CD4<200 cells/µL in São Paulo, Brazil: a Bayesian analysis. Journal of Fungi, 8( artigo 1284), 1-19. doi:10.3390/jof8121284
    • NLM

      Mimicos EV, Fossaluza V, Picone C de M, de Sena CC, Gomes HR, Lázari C dos S, Silva FF da, Nakanishi ES, Nisida IV, Freitas AC, Gryschek RCB, Lagonegro ER, Lazéra M, Yasuda MAS. Prevalence and associated factors of cryptococcal antigenemia in HIV-infected patients with CD4<200 cells/µL in São Paulo, Brazil: a Bayesian analysis [Internet]. Journal of Fungi. 2022 ; 8( artigo 1284): 1-19.[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.3390/jof8121284
    • Vancouver

      Mimicos EV, Fossaluza V, Picone C de M, de Sena CC, Gomes HR, Lázari C dos S, Silva FF da, Nakanishi ES, Nisida IV, Freitas AC, Gryschek RCB, Lagonegro ER, Lazéra M, Yasuda MAS. Prevalence and associated factors of cryptococcal antigenemia in HIV-infected patients with CD4<200 cells/µL in São Paulo, Brazil: a Bayesian analysis [Internet]. Journal of Fungi. 2022 ; 8( artigo 1284): 1-19.[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.3390/jof8121284
  • Source: Livro de Resumos. Conference titles: Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística - SINAPE. Unidades: IME, EACH

    Subjects: IDEOLOGIA POLÍTICA, REDES SOCIAIS, INFERÊNCIA BAYESIANA, BIG DATA

    Versão PublicadaAcesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      MORAIS, Camila Lainetti de e BRANCO, Marcia D'Elia. Tell me who you dollow and I’ll rell you who you are: Bayesian estimate of feminist ideology on Twitter. 2022, Anais.. São Paulo: ABE, 2022. Disponível em: https://app.eventize.com.br/upload/004449/files/Sinape2022_FINAL.pdf. Acesso em: 04 jun. 2024.
    • APA

      Morais, C. L. de, & Branco, M. D. 'E. (2022). Tell me who you dollow and I’ll rell you who you are: Bayesian estimate of feminist ideology on Twitter. In Livro de Resumos. São Paulo: ABE. Recuperado de https://app.eventize.com.br/upload/004449/files/Sinape2022_FINAL.pdf
    • NLM

      Morais CL de, Branco MD'E. Tell me who you dollow and I’ll rell you who you are: Bayesian estimate of feminist ideology on Twitter [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://app.eventize.com.br/upload/004449/files/Sinape2022_FINAL.pdf
    • Vancouver

      Morais CL de, Branco MD'E. Tell me who you dollow and I’ll rell you who you are: Bayesian estimate of feminist ideology on Twitter [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://app.eventize.com.br/upload/004449/files/Sinape2022_FINAL.pdf
  • Unidade: IME

    Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, TEORIA DA DECISÃO, TESTES DE HIPÓTESES

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      LAZARINI, Bruno. Risco de Bayes e determinação de tamanho amostral em testes de hipóteses agnósticos: um estudo comparativo. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03022023-132314/. Acesso em: 04 jun. 2024.
    • APA

      Lazarini, B. (2022). Risco de Bayes e determinação de tamanho amostral em testes de hipóteses agnósticos: um estudo comparativo (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03022023-132314/
    • NLM

      Lazarini B. Risco de Bayes e determinação de tamanho amostral em testes de hipóteses agnósticos: um estudo comparativo [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03022023-132314/
    • Vancouver

      Lazarini B. Risco de Bayes e determinação de tamanho amostral em testes de hipóteses agnósticos: um estudo comparativo [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03022023-132314/
  • Source: BMC Public Health. Unidades: ICMC, INTER: ICMC -UFSCAR, IME

    Subjects: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA, INFERÊNCIA BAYESIANA, MORTALIDADE INFANTIL

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      EGBON, Osafu Augustine et al. Under age five children survival times in Nigeria: a Bayesian spatial modeling approach. BMC Public Health, v. 22, p. 1-17, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1186/s12889-022-14660-1. Acesso em: 04 jun. 2024.
    • APA

      Egbon, O. A., Bogoni, M. A., Babalola, B. T., & Louzada, F. (2022). Under age five children survival times in Nigeria: a Bayesian spatial modeling approach. BMC Public Health, 22, 1-17. doi:10.1186/s12889-022-14660-1
    • NLM

      Egbon OA, Bogoni MA, Babalola BT, Louzada F. Under age five children survival times in Nigeria: a Bayesian spatial modeling approach [Internet]. BMC Public Health. 2022 ; 22 1-17.[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s12889-022-14660-1
    • Vancouver

      Egbon OA, Bogoni MA, Babalola BT, Louzada F. Under age five children survival times in Nigeria: a Bayesian spatial modeling approach [Internet]. BMC Public Health. 2022 ; 22 1-17.[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s12889-022-14660-1
  • Unidade: IME

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INFERÊNCIA BAYESIANA, TEORIA DA DECISÃO

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      TAKARA, Victor Junji. Inferência para o modelo Bernoulli na presença de adversários. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-12052021-114559/. Acesso em: 04 jun. 2024.
    • APA

      Takara, V. J. (2021). Inferência para o modelo Bernoulli na presença de adversários (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-12052021-114559/
    • NLM

      Takara VJ. Inferência para o modelo Bernoulli na presença de adversários [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-12052021-114559/
    • Vancouver

      Takara VJ. Inferência para o modelo Bernoulli na presença de adversários [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-12052021-114559/
  • Source: Computational Statistics & Data Analysis. Unidade: IME

    Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, MODELOS LINEARES GENERALIZADOS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      JIMÉNEZ, Johnatan Cardona e PEREIRA, Carlos Alberto de Bragança. Assessing dynamic effects on a Bayesian matrix-variate dynamic linear model: an application to task-based fMRI data analysis. Computational Statistics & Data Analysis, v. 163, n. artigo 107297, p. 1-19, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.csda.2021.107297. Acesso em: 04 jun. 2024.
    • APA

      Jiménez, J. C., & Pereira, C. A. de B. (2021). Assessing dynamic effects on a Bayesian matrix-variate dynamic linear model: an application to task-based fMRI data analysis. Computational Statistics & Data Analysis, 163( artigo 107297), 1-19. doi:10.1016/j.csda.2021.107297
    • NLM

      Jiménez JC, Pereira CA de B. Assessing dynamic effects on a Bayesian matrix-variate dynamic linear model: an application to task-based fMRI data analysis [Internet]. Computational Statistics & Data Analysis. 2021 ; 163( artigo 107297): 1-19.[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.csda.2021.107297
    • Vancouver

      Jiménez JC, Pereira CA de B. Assessing dynamic effects on a Bayesian matrix-variate dynamic linear model: an application to task-based fMRI data analysis [Internet]. Computational Statistics & Data Analysis. 2021 ; 163( artigo 107297): 1-19.[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.csda.2021.107297
  • Source: Proceedings. Conference titles: Conference on Human Factors in Computing Systems - CHI. Unidade: IME

    Subjects: INTERAÇÃO HOMEM-MÁQUINA, INFERÊNCIA BAYESIANA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      VELLOSO, Eduardo e MORIMOTO, Carlos Hitoshi. A probabilistic interpretation of motion correlation selection techniques. 2021, Anais.. New York: ACM, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3411764.3445184. Acesso em: 04 jun. 2024.
    • APA

      Velloso, E., & Morimoto, C. H. (2021). A probabilistic interpretation of motion correlation selection techniques. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3411764.3445184
    • NLM

      Velloso E, Morimoto CH. A probabilistic interpretation of motion correlation selection techniques [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3411764.3445184
    • Vancouver

      Velloso E, Morimoto CH. A probabilistic interpretation of motion correlation selection techniques [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3411764.3445184
  • Source: Communications in Statistics: Case Studies, Data Analysis and Applications. Unidade: IME

    Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, EXPRESSÃO GÊNICA

    Versão AceitaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      SARAIVA, Erlandson F e MILAN, Luis Aparecido e PEREIRA, Carlos Alberto de Bragança. Bayesian criterion for identification of differentially expressed genes. Communications in Statistics: Case Studies, Data Analysis and Applications, v. 7, n. 1, p. 1-14, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/23737484.2020.1800535. Acesso em: 04 jun. 2024.
    • APA

      Saraiva, E. F., Milan, L. A., & Pereira, C. A. de B. (2021). Bayesian criterion for identification of differentially expressed genes. Communications in Statistics: Case Studies, Data Analysis and Applications, 7( 1), 1-14. doi:10.1080/23737484.2020.1800535
    • NLM

      Saraiva EF, Milan LA, Pereira CA de B. Bayesian criterion for identification of differentially expressed genes [Internet]. Communications in Statistics: Case Studies, Data Analysis and Applications. 2021 ; 7( 1): 1-14.[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1080/23737484.2020.1800535
    • Vancouver

      Saraiva EF, Milan LA, Pereira CA de B. Bayesian criterion for identification of differentially expressed genes [Internet]. Communications in Statistics: Case Studies, Data Analysis and Applications. 2021 ; 7( 1): 1-14.[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1080/23737484.2020.1800535
  • Source: Brazilian Journal of Probability and Statistics. Unidade: IME

    Subjects: DISTRIBUIÇÃO DE POISSON, INFERÊNCIA BAYESIANA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      COSTA, Eliardo Guimarães da e PAULINO, Carlos Daniel e SINGER, Júlio da Motta. Sample size for estimating organism concentration in ballast water: A Bayesian approach. Brazilian Journal of Probability and Statistics, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1214/20-BJPS470. Acesso em: 04 jun. 2024.
    • APA

      Costa, E. G. da, Paulino, C. D., & Singer, J. da M. (2021). Sample size for estimating organism concentration in ballast water: A Bayesian approach. Brazilian Journal of Probability and Statistics. doi:10.1214/20-BJPS470
    • NLM

      Costa EG da, Paulino CD, Singer J da M. Sample size for estimating organism concentration in ballast water: A Bayesian approach [Internet]. Brazilian Journal of Probability and Statistics. 2021 ;[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1214/20-BJPS470
    • Vancouver

      Costa EG da, Paulino CD, Singer J da M. Sample size for estimating organism concentration in ballast water: A Bayesian approach [Internet]. Brazilian Journal of Probability and Statistics. 2021 ;[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1214/20-BJPS470

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