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Trabalho de evento-resumo
Bayesian inference in stochastic volatility in mean models using Hamiltonian Monte Carlo method (2023)
Holtz, Bruno Estanislau; Ehlers, Ricardo Sandes
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria - RBras. Unidades: ICMC, INTER: ICMC -UFSCAR
Subjects: SISTEMAS HAMILTONIANOS, MÉTODO DE MONTE CARLO, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
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ABNT
HOLTZ, Bruno Estanislau e EHLERS, Ricardo Sandes. Bayesian inference in stochastic volatility in mean models using Hamiltonian Monte Carlo method. 2023, Anais.. Londrina: Universidade Estadual de Londrina, 2023. Disponível em: https://lookerstudio.google.com/reporting/f9228c96-529e-44e6-8f85-373fc3e2539a/page/BYq4C. Acesso em: 15 jun. 2024.
APA
Holtz, B. E., & Ehlers, R. S. (2023). Bayesian inference in stochastic volatility in mean models using Hamiltonian Monte Carlo method. In Livro de Resumos. Londrina: Universidade Estadual de Londrina. Recuperado de https://lookerstudio.google.com/reporting/f9228c96-529e-44e6-8f85-373fc3e2539a/page/BYq4C
NLM
Holtz BE, Ehlers RS. Bayesian inference in stochastic volatility in mean models using Hamiltonian Monte Carlo method [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://lookerstudio.google.com/reporting/f9228c96-529e-44e6-8f85-373fc3e2539a/page/BYq4C
Vancouver
Holtz BE, Ehlers RS. Bayesian inference in stochastic volatility in mean models using Hamiltonian Monte Carlo method [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://lookerstudio.google.com/reporting/f9228c96-529e-44e6-8f85-373fc3e2539a/page/BYq4C
Trabalho de evento-resumo
Estimation of stochastic volatility models with leverage and heavy tails using Stan software (2023)
Condori, Ritha Rubi Huaysara ; Ehlers, Ricardo Sandes
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria - RBras. Unidades: ICMC, INTER: ICMC -UFSCAR
Subjects: PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, DISTRIBUIÇÕES (ANÁLISE FUNCIONAL), BOLSA DE VALORES
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ABNT
CONDORI, Ritha Rubi Huaysara e EHLERS, Ricardo Sandes. Estimation of stochastic volatility models with leverage and heavy tails using Stan software. 2023, Anais.. Londrina: Universidade Estadual de Londrina, 2023. Disponível em: https://lookerstudio.google.com/reporting/f9228c96-529e-44e6-8f85-373fc3e2539a/page/BYq4C. Acesso em: 15 jun. 2024.
APA
Condori, R. R. H., & Ehlers, R. S. (2023). Estimation of stochastic volatility models with leverage and heavy tails using Stan software. In Livro de Resumos. Londrina: Universidade Estadual de Londrina. Recuperado de https://lookerstudio.google.com/reporting/f9228c96-529e-44e6-8f85-373fc3e2539a/page/BYq4C
NLM
Condori RRH, Ehlers RS. Estimation of stochastic volatility models with leverage and heavy tails using Stan software [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://lookerstudio.google.com/reporting/f9228c96-529e-44e6-8f85-373fc3e2539a/page/BYq4C
Vancouver
Condori RRH, Ehlers RS. Estimation of stochastic volatility models with leverage and heavy tails using Stan software [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://lookerstudio.google.com/reporting/f9228c96-529e-44e6-8f85-373fc3e2539a/page/BYq4C
Artigo de periodico
Inference methods for the Very Flexible Weibull distribution based on progressive type-II censoring (2023)
Brito, Eder Silva de ; Ferreira, Paulo Henrique ; Tomazella, Vera Lucia Damasceno ; Martins Neto, Daniele S. B; Ehlers, Ricardo Sandes
Source: Communications in Statistics : Simulation and Computation. Unidades: ICMC, INTER: ICMC -UFSCAR
Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, VEROSSIMILHANÇA, DADOS CENSURADOS
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ABNT
BRITO, Eder Silva de et al. Inference methods for the Very Flexible Weibull distribution based on progressive type-II censoring. Communications in Statistics : Simulation and Computation, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/03610918.2023.2180646. Acesso em: 15 jun. 2024.
APA
Brito, E. S. de, Ferreira, P. H., Tomazella, V. L. D., Martins Neto, D. S. B., & Ehlers, R. S. (2023). Inference methods for the Very Flexible Weibull distribution based on progressive type-II censoring. Communications in Statistics : Simulation and Computation. doi:10.1080/03610918.2023.2180646
NLM
Brito ES de, Ferreira PH, Tomazella VLD, Martins Neto DSB, Ehlers RS. Inference methods for the Very Flexible Weibull distribution based on progressive type-II censoring [Internet]. Communications in Statistics : Simulation and Computation. 2023 ;[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1080/03610918.2023.2180646
Vancouver
Brito ES de, Ferreira PH, Tomazella VLD, Martins Neto DSB, Ehlers RS. Inference methods for the Very Flexible Weibull distribution based on progressive type-II censoring [Internet]. Communications in Statistics : Simulation and Computation. 2023 ;[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1080/03610918.2023.2180646
Trabalho de evento-anais periodico
Análise espacial dos casos de dengue no estado da Paraíba: uma aplicação com a RIE (2023)
Bezerra, Samara de Rilda Sousa ; Ehlers, Ricardo Sandes ; Peixoto, Mateus S ; Araújo, Maria Izabel A; Oliveira, Tiago Almeida de ; Rossoni, Diogo Francisco
Source: Sigmae. Conference titles: Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria - RBras. Unidades: ICMC, INTER: ICMC -UFSCAR
Subjects: DENGUE, ESTATÍSTICAS ESPACIAIS, ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO, PARAÍBA
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ABNT
BEZERRA, Samara de Rilda Sousa et al. Análise espacial dos casos de dengue no estado da Paraíba: uma aplicação com a RIE. Sigmae. Alfenas: Universidade Federal de Alfenas. Disponível em: https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/2248. Acesso em: 15 jun. 2024. , 2023
APA
Bezerra, S. de R. S., Ehlers, R. S., Peixoto, M. S., Araújo, M. I. A., Oliveira, T. A. de, & Rossoni, D. F. (2023). Análise espacial dos casos de dengue no estado da Paraíba: uma aplicação com a RIE. Sigmae. Alfenas: Universidade Federal de Alfenas. Recuperado de https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/2248
NLM
Bezerra S de RS, Ehlers RS, Peixoto MS, Araújo MIA, Oliveira TA de, Rossoni DF. Análise espacial dos casos de dengue no estado da Paraíba: uma aplicação com a RIE [Internet]. Sigmae. 2023 ; 12( 3): 240-252.[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/2248
Vancouver
Bezerra S de RS, Ehlers RS, Peixoto MS, Araújo MIA, Oliveira TA de, Rossoni DF. Análise espacial dos casos de dengue no estado da Paraíba: uma aplicação com a RIE [Internet]. Sigmae. 2023 ; 12( 3): 240-252.[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/2248
Trabalho de evento-resumo
Inferência para a distribuição very flexible Weibull baseada em censura tipo II progressiva (2022)
Martins Neto, Daniele S. B; Brito, Eder Silva de ; Ferreira, Paulo Henrique ; Tomazella, Vera Lucia Damasceno ; Ehlers, Ricardo Sandes
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística - SINAPE. Unidades: ICMC, INTER: ICMC -UFSCAR
Subjects: ESTIMADOR DE BAYES EMPÍRICO, VEROSSIMILHANÇA
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ABNT
MARTINS NETO, Daniele S. B et al. Inferência para a distribuição very flexible Weibull baseada em censura tipo II progressiva. 2022, Anais.. ABE: São Paulo, 2022. Disponível em: https://sinape2022.eventize.com.br. Acesso em: 15 jun. 2024.
APA
Martins Neto, D. S. B., Brito, E. S. de, Ferreira, P. H., Tomazella, V. L. D., & Ehlers, R. S. (2022). Inferência para a distribuição very flexible Weibull baseada em censura tipo II progressiva. In Livro de Resumos. ABE: São Paulo. Recuperado de https://sinape2022.eventize.com.br
NLM
Martins Neto DSB, Brito ES de, Ferreira PH, Tomazella VLD, Ehlers RS. Inferência para a distribuição very flexible Weibull baseada em censura tipo II progressiva [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://sinape2022.eventize.com.br
Vancouver
Martins Neto DSB, Brito ES de, Ferreira PH, Tomazella VLD, Ehlers RS. Inferência para a distribuição very flexible Weibull baseada em censura tipo II progressiva [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://sinape2022.eventize.com.br
Artigo de periodico
Bayesian influence diagnostics using normalized functional Bregman divergence (2022)
Danilevicz, Ian Meneghel ; Ehlers, Ricardo Sandes
Source: Communications in Statistics : Theory and Methods. Unidade: ICMC
Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, CADEIAS DE MARKOV, MÉTODO DE MONTE CARLO
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ABNT
DANILEVICZ, Ian Meneghel e EHLERS, Ricardo Sandes. Bayesian influence diagnostics using normalized functional Bregman divergence. Communications in Statistics : Theory and Methods, v. 51, n. 6, p. 1637–1652, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/03610926.2020.1764583. Acesso em: 15 jun. 2024.
APA
Danilevicz, I. M., & Ehlers, R. S. (2022). Bayesian influence diagnostics using normalized functional Bregman divergence. Communications in Statistics : Theory and Methods, 51( 6), 1637–1652. doi:10.1080/03610926.2020.1764583
NLM
Danilevicz IM, Ehlers RS. Bayesian influence diagnostics using normalized functional Bregman divergence [Internet]. Communications in Statistics : Theory and Methods. 2022 ; 51( 6): 1637–1652.[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1080/03610926.2020.1764583
Vancouver
Danilevicz IM, Ehlers RS. Bayesian influence diagnostics using normalized functional Bregman divergence [Internet]. Communications in Statistics : Theory and Methods. 2022 ; 51( 6): 1637–1652.[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1080/03610926.2020.1764583
Trabalho de evento-resumo
A Conway-Maxwell-Poisson GARMA model for count time series data (2020)
Ehlers, Ricardo Sandes
Source: Resumos. Conference titles: Brazilian Meeting of Bayesian Statistics. Unidade: ICMC
Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, DISTRIBUIÇÃO DE POISSON
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ABNT
EHLERS, Ricardo Sandes. A Conway-Maxwell-Poisson GARMA model for count time series data. 2020, Anais.. São Paulo: IME-USP, 2020. Disponível em: https://www.ime.usp.br/~isbra/ebeb2020/program-XVEBEB.pdf. Acesso em: 15 jun. 2024.
APA
Ehlers, R. S. (2020). A Conway-Maxwell-Poisson GARMA model for count time series data. In Resumos. São Paulo: IME-USP. Recuperado de https://www.ime.usp.br/~isbra/ebeb2020/program-XVEBEB.pdf
NLM
Ehlers RS. A Conway-Maxwell-Poisson GARMA model for count time series data [Internet]. Resumos. 2020 ;[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://www.ime.usp.br/~isbra/ebeb2020/program-XVEBEB.pdf
Vancouver
Ehlers RS. A Conway-Maxwell-Poisson GARMA model for count time series data [Internet]. Resumos. 2020 ;[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://www.ime.usp.br/~isbra/ebeb2020/program-XVEBEB.pdf
Artigo de periodico
Objective bayesian analysis for the Lomax distribution (2020)
Ferreira, Paulo Henrique; Ramos, Eduardo; Ramos, Pedro Luiz ; Gonzales, Jhon F. B ; Tomazella, Vera Lucia Damasceno ; Ehlers, Ricardo Sandes ; Silva, Eveliny Barroso da ; Louzada, Francisco
Source: Statistics and Probability Letters. Unidade: ICMC
Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA, DADOS CENSURADOS, TESTES DE VIDA (PESQUISA OPERACIONAL)
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FERREIRA, Paulo Henrique et al. Objective bayesian analysis for the Lomax distribution. Statistics and Probability Letters, v. 159, p. 1-9, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.spl.2019.108677. Acesso em: 15 jun. 2024.
APA
Ferreira, P. H., Ramos, E., Ramos, P. L., Gonzales, J. F. B., Tomazella, V. L. D., Ehlers, R. S., et al. (2020). Objective bayesian analysis for the Lomax distribution. Statistics and Probability Letters, 159, 1-9. doi:10.1016/j.spl.2019.108677
NLM
Ferreira PH, Ramos E, Ramos PL, Gonzales JFB, Tomazella VLD, Ehlers RS, Silva EB da, Louzada F. Objective bayesian analysis for the Lomax distribution [Internet]. Statistics and Probability Letters. 2020 ; 159 1-9.[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.spl.2019.108677
Vancouver
Ferreira PH, Ramos E, Ramos PL, Gonzales JFB, Tomazella VLD, Ehlers RS, Silva EB da, Louzada F. Objective bayesian analysis for the Lomax distribution [Internet]. Statistics and Probability Letters. 2020 ; 159 1-9.[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.spl.2019.108677
Artigo de periodico
Bayesian non-parametric frailty model for dependent competing risks in a repairable systems framework (2020)
Almeida, Marco Pollo ; Paixão, Rafael Soares ; Ramos, Pedro Luiz ; Tomazella, Vera Lucia Damasceno ; Louzada, Francisco ; Ehlers, Ricardo Sandes
Source: Reliability Engineering and System Safety. Unidades: ICMC, INTER: ICMC -UFSCAR
Subjects: MÉTODOS MCMC, ANÁLISE DE DADOS, INFERÊNCIA BAYESIANA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ALMEIDA, Marco Pollo et al. Bayesian non-parametric frailty model for dependent competing risks in a repairable systems framework. Reliability Engineering and System Safety, v. 204, p. 1-13, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ress.2020.107145. Acesso em: 15 jun. 2024.
APA
Almeida, M. P., Paixão, R. S., Ramos, P. L., Tomazella, V. L. D., Louzada, F., & Ehlers, R. S. (2020). Bayesian non-parametric frailty model for dependent competing risks in a repairable systems framework. Reliability Engineering and System Safety, 204, 1-13. doi:10.1016/j.ress.2020.107145
NLM
Almeida MP, Paixão RS, Ramos PL, Tomazella VLD, Louzada F, Ehlers RS. Bayesian non-parametric frailty model for dependent competing risks in a repairable systems framework [Internet]. Reliability Engineering and System Safety. 2020 ; 204 1-13.[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ress.2020.107145
Vancouver
Almeida MP, Paixão RS, Ramos PL, Tomazella VLD, Louzada F, Ehlers RS. Bayesian non-parametric frailty model for dependent competing risks in a repairable systems framework [Internet]. Reliability Engineering and System Safety. 2020 ; 204 1-13.[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ress.2020.107145
Trabalho de evento-resumo
Stochastic volatility models using Hamiltonian Monte Carlo methods and Stan (2019)
Ehlers, Ricardo Sandes ; Souza, David
Source: Libro de resúmenes. Conference titles: Congreso Bayesiano de America Latina. Unidade: ICMC
Subjects: DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), INFERÊNCIA BAYESIANA, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
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ABNT
EHLERS, Ricardo Sandes e SOUZA, David. Stochastic volatility models using Hamiltonian Monte Carlo methods and Stan. 2019, Anais.. Lima: PUCP, 2019. Disponível em: https://www.dropbox.com/s/99p8o4a93tcbktk/VICOBAL2019.pdf?dl=0. Acesso em: 15 jun. 2024.
APA
Ehlers, R. S., & Souza, D. (2019). Stochastic volatility models using Hamiltonian Monte Carlo methods and Stan. In Libro de resúmenes. Lima: PUCP. Recuperado de https://www.dropbox.com/s/99p8o4a93tcbktk/VICOBAL2019.pdf?dl=0
NLM
Ehlers RS, Souza D. Stochastic volatility models using Hamiltonian Monte Carlo methods and Stan [Internet]. Libro de resúmenes. 2019 ;[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://www.dropbox.com/s/99p8o4a93tcbktk/VICOBAL2019.pdf?dl=0
Vancouver
Ehlers RS, Souza D. Stochastic volatility models using Hamiltonian Monte Carlo methods and Stan [Internet]. Libro de resúmenes. 2019 ;[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://www.dropbox.com/s/99p8o4a93tcbktk/VICOBAL2019.pdf?dl=0
Artigo de periodico
Modeling compositional regression with uncorrelated and correlated errors: a Bayesian approach (2018)
Shimizu, Taciana K. O.; Louzada, Francisco ; Suzuki, Adriano Kamimura ; Ehlers, Ricardo Sandes
Source: Journal of Data Science. Unidade: ICMC
Subjects: PROBABILIDADE, INFERÊNCIA BAYESIANA, ESTATÍSTICA APLICADA, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SHIMIZU, Taciana K. O. et al. Modeling compositional regression with uncorrelated and correlated errors: a Bayesian approach. Journal of Data Science, v. 16, n. 2, p. 221-250, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.6339/JDS.201804_16(2).0002. Acesso em: 15 jun. 2024.
APA
Shimizu, T. K. O., Louzada, F., Suzuki, A. K., & Ehlers, R. S. (2018). Modeling compositional regression with uncorrelated and correlated errors: a Bayesian approach. Journal of Data Science, 16( 2), 221-250. doi:10.6339/JDS.201804_16(2).0002
NLM
Shimizu TKO, Louzada F, Suzuki AK, Ehlers RS. Modeling compositional regression with uncorrelated and correlated errors: a Bayesian approach [Internet]. Journal of Data Science. 2018 ; 16( 2): 221-250.[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://doi.org/10.6339/JDS.201804_16(2).0002
Vancouver
Shimizu TKO, Louzada F, Suzuki AK, Ehlers RS. Modeling compositional regression with uncorrelated and correlated errors: a Bayesian approach [Internet]. Journal of Data Science. 2018 ; 16( 2): 221-250.[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://doi.org/10.6339/JDS.201804_16(2).0002
Trabalho de evento-resumo
Zero-Variance principle for Hamiltonian Monte Carlo in GJR-GARCH models (2018)
Paixão, Rafael Soares; Ehlers, Ricardo Sandes
Source: Abstracts. Conference titles: Workshop on Probabilistic and Statistical Methods - WPSM. Unidades: ICMC, INTER: ICMC -UFSCAR
Subjects: ECONOMETRIA, MÉTODOS MCMC
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PAIXÃO, Rafael Soares e EHLERS, Ricardo Sandes. Zero-Variance principle for Hamiltonian Monte Carlo in GJR-GARCH models. 2018, Anais.. São Carlos: ICMC/USP - DEs/UFSCar, 2018. Disponível em: http://wpsm.icmc.usp.br/6WPSM/program_6WPSM.pdf. Acesso em: 15 jun. 2024.
APA
Paixão, R. S., & Ehlers, R. S. (2018). Zero-Variance principle for Hamiltonian Monte Carlo in GJR-GARCH models. In Abstracts. São Carlos: ICMC/USP - DEs/UFSCar. Recuperado de http://wpsm.icmc.usp.br/6WPSM/program_6WPSM.pdf
NLM
Paixão RS, Ehlers RS. Zero-Variance principle for Hamiltonian Monte Carlo in GJR-GARCH models [Internet]. Abstracts. 2018 ;[citado 2024 jun. 15 ] Available from: http://wpsm.icmc.usp.br/6WPSM/program_6WPSM.pdf
Vancouver
Paixão RS, Ehlers RS. Zero-Variance principle for Hamiltonian Monte Carlo in GJR-GARCH models [Internet]. Abstracts. 2018 ;[citado 2024 jun. 15 ] Available from: http://wpsm.icmc.usp.br/6WPSM/program_6WPSM.pdf
Trabalho de evento-resumo
Outliers identification on spatial models (2017)
Danilevicz, Ian M.; Ehlers, Ricardo Sandes ; Dias, David de S.
Source: Abstracts 5th WSPM. Conference titles: Workshop on Probabilistic and Statistical Methods - WPSM. Unidade: ICMC
Subjects: PROBABILIDADE, INFERÊNCIA BAYESIANA, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA, ESTATÍSTICA APLICADA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DANILEVICZ, Ian M. e EHLERS, Ricardo Sandes e DIAS, David de S. Outliers identification on spatial models. 2017, Anais.. São Paulo, SP: Associação Brasileira de Estatística - ABE, 2017. p. 1 . . Acesso em: 15 jun. 2024.
APA
Danilevicz, I. M., Ehlers, R. S., & Dias, D. de S. (2017). Outliers identification on spatial models. In Abstracts 5th WSPM (p. 1 ). São Paulo, SP: Associação Brasileira de Estatística - ABE.
NLM
Danilevicz IM, Ehlers RS, Dias D de S. Outliers identification on spatial models. Abstracts 5th WSPM. 2017 ;1 .[citado 2024 jun. 15 ]
Vancouver
Danilevicz IM, Ehlers RS, Dias D de S. Outliers identification on spatial models. Abstracts 5th WSPM. 2017 ;1 .[citado 2024 jun. 15 ]
Trabalho de evento-resumo
Zero variance estimator for GJR-GARCH models via Hamiltonian Monte Carlo (2017)
Paixão, Rafael Soares; Ehlers, Ricardo Sandes
Source: Anais. Conference titles: Escola de Séries Temporais e Econometria - ESTE. Unidade: ICMC
Assunto: INFERÊNCIA BAYESIANA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PAIXÃO, Rafael Soares e EHLERS, Ricardo Sandes. Zero variance estimator for GJR-GARCH models via Hamiltonian Monte Carlo. 2017, Anais.. São Paulo, SP: Associação Brasileira de Estatística - ABE, 2017. Disponível em: http://www.redeabe.org.br/este2017/trabalhos/anais.pdf. Acesso em: 15 jun. 2024.
APA
Paixão, R. S., & Ehlers, R. S. (2017). Zero variance estimator for GJR-GARCH models via Hamiltonian Monte Carlo. In Anais. São Paulo, SP: Associação Brasileira de Estatística - ABE. Recuperado de http://www.redeabe.org.br/este2017/trabalhos/anais.pdf
NLM
Paixão RS, Ehlers RS. Zero variance estimator for GJR-GARCH models via Hamiltonian Monte Carlo [Internet]. Anais. 2017 ;[citado 2024 jun. 15 ] Available from: http://www.redeabe.org.br/este2017/trabalhos/anais.pdf
Vancouver
Paixão RS, Ehlers RS. Zero variance estimator for GJR-GARCH models via Hamiltonian Monte Carlo [Internet]. Anais. 2017 ;[citado 2024 jun. 15 ] Available from: http://www.redeabe.org.br/este2017/trabalhos/anais.pdf
Artigo de periodico
Bayesian inference for generalized extreme value distributions via Hamiltonian Monte Carlo (2017)
Hartmann, Marcelo; Ehlers, Ricardo Sandes
Source: Communications in Statistics - Simulation and Computation. Unidade: ICMC
Subjects: PROBABILIDADE, INFERÊNCIA BAYESIANA, ESTATÍSTICA APLICADA, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
HARTMANN, Marcelo e EHLERS, Ricardo Sandes. Bayesian inference for generalized extreme value distributions via Hamiltonian Monte Carlo. Communications in Statistics - Simulation and Computation, v. 46, n. 7, p. 5285-5302, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/03610918.2016.1152365. Acesso em: 15 jun. 2024.
APA
Hartmann, M., & Ehlers, R. S. (2017). Bayesian inference for generalized extreme value distributions via Hamiltonian Monte Carlo. Communications in Statistics - Simulation and Computation, 46( 7), 5285-5302. doi:10.1080/03610918.2016.1152365
NLM
Hartmann M, Ehlers RS. Bayesian inference for generalized extreme value distributions via Hamiltonian Monte Carlo [Internet]. Communications in Statistics - Simulation and Computation. 2017 ; 46( 7): 5285-5302.[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1080/03610918.2016.1152365
Vancouver
Hartmann M, Ehlers RS. Bayesian inference for generalized extreme value distributions via Hamiltonian Monte Carlo [Internet]. Communications in Statistics - Simulation and Computation. 2017 ; 46( 7): 5285-5302.[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1080/03610918.2016.1152365
Trabalho de evento-resumo
A study Hamiltonian Monte Carlo methods in univariate GARCH models (2017)
Xavier, Cleber Martins; Ehlers, Ricardo Sandes
Source: Anais. Conference titles: Escola de Séries Temporais e Econometria - ESTE. Unidade: ICMC
Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, PROBABILIDADE, MÉTODO DE MONTE CARLO, CADEIAS DE MARKOV
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
XAVIER, Cleber Martins e EHLERS, Ricardo Sandes. A study Hamiltonian Monte Carlo methods in univariate GARCH models. 2017, Anais.. São Paulo, SP: Associação Brasileira de Estatística - ABE, 2017. Disponível em: http://www.redeabe.org.br/este2017/trabalhos/anais.pdf. Acesso em: 15 jun. 2024.
APA
Xavier, C. M., & Ehlers, R. S. (2017). A study Hamiltonian Monte Carlo methods in univariate GARCH models. In Anais. São Paulo, SP: Associação Brasileira de Estatística - ABE. Recuperado de http://www.redeabe.org.br/este2017/trabalhos/anais.pdf
NLM
Xavier CM, Ehlers RS. A study Hamiltonian Monte Carlo methods in univariate GARCH models [Internet]. Anais. 2017 ;[citado 2024 jun. 15 ] Available from: http://www.redeabe.org.br/este2017/trabalhos/anais.pdf
Vancouver
Xavier CM, Ehlers RS. A study Hamiltonian Monte Carlo methods in univariate GARCH models [Internet]. Anais. 2017 ;[citado 2024 jun. 15 ] Available from: http://www.redeabe.org.br/este2017/trabalhos/anais.pdf
Artigo de periodico
Riemann manifold Langevin methods on stochastic volatility estimation (2017)
Zevallos, Mauricio; Gasco, Loretta; Ehlers, Ricardo Sandes
Source: Communications in Statistics - Simulation and Computation. Unidade: ICMC
Subjects: PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, INFERÊNCIA BAYESIANA, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
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ABNT
ZEVALLOS, Mauricio e GASCO, Loretta e EHLERS, Ricardo Sandes. Riemann manifold Langevin methods on stochastic volatility estimation. Communications in Statistics - Simulation and Computation, v. 46, n. 10, p. 7942-7956, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/03610918.2016.1255972. Acesso em: 15 jun. 2024.
APA
Zevallos, M., Gasco, L., & Ehlers, R. S. (2017). Riemann manifold Langevin methods on stochastic volatility estimation. Communications in Statistics - Simulation and Computation, 46( 10), 7942-7956. doi:10.1080/03610918.2016.1255972
NLM
Zevallos M, Gasco L, Ehlers RS. Riemann manifold Langevin methods on stochastic volatility estimation [Internet]. Communications in Statistics - Simulation and Computation. 2017 ; 46( 10): 7942-7956.[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1080/03610918.2016.1255972
Vancouver
Zevallos M, Gasco L, Ehlers RS. Riemann manifold Langevin methods on stochastic volatility estimation [Internet]. Communications in Statistics - Simulation and Computation. 2017 ; 46( 10): 7942-7956.[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1080/03610918.2016.1255972
Trabalho de evento-resumo
A Study Hamiltonian Monte Carlo methods in univariate GARCH models (2017)
Xavier, Cleber Martins; Ehlers, Ricardo Sandes
Source: Abstracts 5th WSPM. Conference titles: Workshop on Probabilistic and Statistical Methods - WPSM. Unidade: ICMC
Subjects: PROBABILIDADE, INFERÊNCIA BAYESIANA, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA, ESTATÍSTICA APLICADA
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ABNT
XAVIER, Cleber Martins e EHLERS, Ricardo Sandes. A Study Hamiltonian Monte Carlo methods in univariate GARCH models. 2017, Anais.. São Paulo, SP: Associação Brasileira de Estatística - ABE, 2017. p. 1 . . Acesso em: 15 jun. 2024.
APA
Xavier, C. M., & Ehlers, R. S. (2017). A Study Hamiltonian Monte Carlo methods in univariate GARCH models. In Abstracts 5th WSPM (p. 1 ). São Paulo, SP: Associação Brasileira de Estatística - ABE.
NLM
Xavier CM, Ehlers RS. A Study Hamiltonian Monte Carlo methods in univariate GARCH models. Abstracts 5th WSPM. 2017 ;1 .[citado 2024 jun. 15 ]
Vancouver
Xavier CM, Ehlers RS. A Study Hamiltonian Monte Carlo methods in univariate GARCH models. Abstracts 5th WSPM. 2017 ;1 .[citado 2024 jun. 15 ]
Trabalho de evento-resumo
Outlier identification in spatial models (2017)
Danilevicz, Ian Meneghel ; Ehlers, Ricardo Sandes ; Dias, David de Souza
Conference titles: Workshop on Probabilistic and Statistical Methods - WPSM. Unidades: ICMC, INTER: ICMC -UFSCAR
Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, MÉTODO DE MONTE CARLO
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ABNT
DANILEVICZ, Ian Meneghel e EHLERS, Ricardo Sandes e DIAS, David de Souza. Outlier identification in spatial models. 2017, Anais.. São Carlos: ICMC/USP - DEs/UFSCar, 2017. Disponível em: http://wpsm.icmc.usp.br/5WPSM/Program_5WPSM.pdf. Acesso em: 15 jun. 2024.
APA
Danilevicz, I. M., Ehlers, R. S., & Dias, D. de S. (2017). Outlier identification in spatial models. In . São Carlos: ICMC/USP - DEs/UFSCar. Recuperado de http://wpsm.icmc.usp.br/5WPSM/Program_5WPSM.pdf
NLM
Danilevicz IM, Ehlers RS, Dias D de S. Outlier identification in spatial models [Internet]. 2017 ;[citado 2024 jun. 15 ] Available from: http://wpsm.icmc.usp.br/5WPSM/Program_5WPSM.pdf
Vancouver
Danilevicz IM, Ehlers RS, Dias D de S. Outlier identification in spatial models [Internet]. 2017 ;[citado 2024 jun. 15 ] Available from: http://wpsm.icmc.usp.br/5WPSM/Program_5WPSM.pdf
Trabalho de evento-resumo
Modelos de volatilidade estocástica utilizando os métodos de Langevin ajustado Metropolis e de Monte Carlo Hamiltoniano (2017)
Dias, David; Ehlers, Ricardo Sandes
Source: Anais. Conference titles: Escola de Séries Temporais e Econometria - ESTE. Unidade: ICMC
Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, MÉTODO DE MONTE CARLO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DIAS, David e EHLERS, Ricardo Sandes. Modelos de volatilidade estocástica utilizando os métodos de Langevin ajustado Metropolis e de Monte Carlo Hamiltoniano. 2017, Anais.. São Paulo, SP: Associação Brasileira de Estatística - ABE, 2017. Disponível em: http://www.redeabe.org.br/este2017/trabalhos/anais.pdf. Acesso em: 15 jun. 2024.
APA
Dias, D., & Ehlers, R. S. (2017). Modelos de volatilidade estocástica utilizando os métodos de Langevin ajustado Metropolis e de Monte Carlo Hamiltoniano. In Anais. São Paulo, SP: Associação Brasileira de Estatística - ABE. Recuperado de http://www.redeabe.org.br/este2017/trabalhos/anais.pdf
NLM
Dias D, Ehlers RS. Modelos de volatilidade estocástica utilizando os métodos de Langevin ajustado Metropolis e de Monte Carlo Hamiltoniano [Internet]. Anais. 2017 ;[citado 2024 jun. 15 ] Available from: http://www.redeabe.org.br/este2017/trabalhos/anais.pdf
Vancouver
Dias D, Ehlers RS. Modelos de volatilidade estocástica utilizando os métodos de Langevin ajustado Metropolis e de Monte Carlo Hamiltoniano [Internet]. Anais. 2017 ;[citado 2024 jun. 15 ] Available from: http://www.redeabe.org.br/este2017/trabalhos/anais.pdf

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