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  • Artigo de periodico

    Bayesian diagnostics in a partially linear model with first-order autoregressive skew-normal errors (2025)

    Liu, Yonghui; Lu, Jiawei; Paula, Gilberto Alvarenga ; Liu, Shuangzhe

    Source: Computational Statistics. Unidade: IME

    Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      LIU, Yonghui et al. Bayesian diagnostics in a partially linear model with first-order autoregressive skew-normal errors. Computational Statistics, v. 40, n. 2, p. 1021-1051, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00180-024-01504-2. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Liu, Y., Lu, J., Paula, G. A., & Liu, S. (2025). Bayesian diagnostics in a partially linear model with first-order autoregressive skew-normal errors. Computational Statistics, 40( 2), 1021-1051. doi:10.1007/s00180-024-01504-2

    • NLM

      Liu Y, Lu J, Paula GA, Liu S. Bayesian diagnostics in a partially linear model with first-order autoregressive skew-normal errors [Internet]. Computational Statistics. 2025 ; 40( 2): 1021-1051.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-024-01504-2

    • Vancouver

      Liu Y, Lu J, Paula GA, Liu S. Bayesian diagnostics in a partially linear model with first-order autoregressive skew-normal errors [Internet]. Computational Statistics. 2025 ; 40( 2): 1021-1051.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-024-01504-2

  • Artigo de periodico

    A new quantile regression model for bounded responses with applications (2025)

    Stülp, Patrícia ; Bazán Guzmán, Jorge Luis ; Serrano, Luis Hilmar Valdivieso

    Source: Computational Statistics. Unidade: ICMC

    Subjects: ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO, INFERÊNCIA BAYESIANA, DISTRIBUIÇÕES (ANÁLISE FUNCIONAL), POBREZA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      STÜLP, Patrícia e BAZÁN GUZMÁN, Jorge Luis e SERRANO, Luis Hilmar Valdivieso. A new quantile regression model for bounded responses with applications. Computational Statistics, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00180-024-01586-y. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Stülp, P., Bazán Guzmán, J. L., & Serrano, L. H. V. (2025). A new quantile regression model for bounded responses with applications. Computational Statistics. doi:10.1007/s00180-024-01586-y

    • NLM

      Stülp P, Bazán Guzmán JL, Serrano LHV. A new quantile regression model for bounded responses with applications [Internet]. Computational Statistics. 2025 ;[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-024-01586-y

    • Vancouver

      Stülp P, Bazán Guzmán JL, Serrano LHV. A new quantile regression model for bounded responses with applications [Internet]. Computational Statistics. 2025 ;[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-024-01586-y

  • Artigo de periodico

    Modeling of long-term survival data with unobserved dispersion via neural network (2025)

    Red, Teh Led; Cancho, Vicente Garibay ; Rodrigues, Josemar

    Source: Computational Statistics. Unidades: ICMC, Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística

    Subjects: REDES NEURAIS, ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA, DOENÇA DE ALZHEIMER

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    • ABNT

      RED, Teh Led e CANCHO, Vicente Garibay e RODRIGUES, Josemar. Modeling of long-term survival data with unobserved dispersion via neural network. Computational Statistics, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00180-025-01608-3. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Red, T. L., Cancho, V. G., & Rodrigues, J. (2025). Modeling of long-term survival data with unobserved dispersion via neural network. Computational Statistics. doi:10.1007/s00180-025-01608-3

    • NLM

      Red TL, Cancho VG, Rodrigues J. Modeling of long-term survival data with unobserved dispersion via neural network [Internet]. Computational Statistics. 2025 ;[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-025-01608-3

    • Vancouver

      Red TL, Cancho VG, Rodrigues J. Modeling of long-term survival data with unobserved dispersion via neural network [Internet]. Computational Statistics. 2025 ;[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-025-01608-3

  • Artigo de periodico

    Performance of evaluation metrics for classification in imbalanced data (2025)

    Huayanay, Alex de la Cruz ; Bazán Guzmán, Jorge Luis ; Russo, Cibele Maria

    Source: Computational Statistics. Unidade: ICMC

    Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, SIMULAÇÃO, TEORIA FINANCEIRA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      HUAYANAY, Alex de la Cruz e BAZÁN GUZMÁN, Jorge Luis e RUSSO, Cibele Maria. Performance of evaluation metrics for classification in imbalanced data. Computational Statistics, v. 40, p. 1447-1473, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00180-024-01539-5. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Huayanay, A. de la C., Bazán Guzmán, J. L., & Russo, C. M. (2025). Performance of evaluation metrics for classification in imbalanced data. Computational Statistics, 40, 1447-1473. doi:10.1007/s00180-024-01539-5

    • NLM

      Huayanay A de la C, Bazán Guzmán JL, Russo CM. Performance of evaluation metrics for classification in imbalanced data [Internet]. Computational Statistics. 2025 ; 40 1447-1473.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-024-01539-5

    • Vancouver

      Huayanay A de la C, Bazán Guzmán JL, Russo CM. Performance of evaluation metrics for classification in imbalanced data [Internet]. Computational Statistics. 2025 ; 40 1447-1473.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-024-01539-5

  • Artigo de periodico

    A survival regression with cure fraction applied to cervical cancer (2023)

    Cancho, Vicente Garibay ; Bedia, Elizbeth Chipa ; Cordeiro, Gauss Moutinho ; Prataviera, Fábio ; Ortega, Edwin Moises Marcos ; Santo, Ana Paula Jorge do Espírito

    Source: Computational Statistics. Unidades: ICMC, ESALQ, Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística

    Subjects: ALGORITMOS, ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA, CURA, DISTRIBUIÇÃO DE POISSON, MODELOS MATEMÁTICOS, NEOPLASIAS DO COLO UTERINO, VEROSSIMILHANÇA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      CANCHO, Vicente Garibay et al. A survival regression with cure fraction applied to cervical cancer. Computational Statistics, v. 38, p. 403-418, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00180-022-01233-4. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Cancho, V. G., Bedia, E. C., Cordeiro, G. M., Prataviera, F., Ortega, E. M. M., & Santo, A. P. J. do E. (2023). A survival regression with cure fraction applied to cervical cancer. Computational Statistics, 38, 403-418. doi:10.1007/s00180-022-01233-4

    • NLM

      Cancho VG, Bedia EC, Cordeiro GM, Prataviera F, Ortega EMM, Santo APJ do E. A survival regression with cure fraction applied to cervical cancer [Internet]. Computational Statistics. 2023 ; 38 403-418.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-022-01233-4

    • Vancouver

      Cancho VG, Bedia EC, Cordeiro GM, Prataviera F, Ortega EMM, Santo APJ do E. A survival regression with cure fraction applied to cervical cancer [Internet]. Computational Statistics. 2023 ; 38 403-418.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-022-01233-4

  • Artigo de periodico

    Estimation of component reliability from superposed renewal processes by means of latent variables (2022)

    Rodrigues, Agatha Sacramento ; Kerschke, Pascal; Pereira, Carlos Alberto de Bragança ; Trautmann, Heike; Wagner, Carolin; Hellingrath, Bernd; Polpo, Adriano

    Source: Computational Statistics. Unidade: IME

    Subjects: ESTATÍSTICA COMPUTACIONAL, INFERÊNCIA PARAMÉTRICA, VEROSSIMILHANÇA

    PrivadoAcesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      RODRIGUES, Agatha Sacramento et al. Estimation of component reliability from superposed renewal processes by means of latent variables. Computational Statistics, v. 37, n. 1, p. 355-379, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00180-021-01124-0. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Rodrigues, A. S., Kerschke, P., Pereira, C. A. de B., Trautmann, H., Wagner, C., Hellingrath, B., & Polpo, A. (2022). Estimation of component reliability from superposed renewal processes by means of latent variables. Computational Statistics, 37( 1), 355-379. doi:10.1007/s00180-021-01124-0

    • NLM

      Rodrigues AS, Kerschke P, Pereira CA de B, Trautmann H, Wagner C, Hellingrath B, Polpo A. Estimation of component reliability from superposed renewal processes by means of latent variables [Internet]. Computational Statistics. 2022 ; 37( 1): 355-379.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-021-01124-0

    • Vancouver

      Rodrigues AS, Kerschke P, Pereira CA de B, Trautmann H, Wagner C, Hellingrath B, Polpo A. Estimation of component reliability from superposed renewal processes by means of latent variables [Internet]. Computational Statistics. 2022 ; 37( 1): 355-379.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-021-01124-0

  • 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

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • 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: 17 jun. 2025.

    • 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 2025 jun. 17 ] 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 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-021-01150-y

  • Artigo de periodico

    Estimation and diagnostic for partially linear models with first-order autoregressive skew-normal errors (2022)

    Ferreira, Clécio S. ; Paula, Gilberto Alvarenga ; Lana, Gustavo de Carvalho

    Source: Computational Statistics. Unidade: IME

    Subjects: ESTIMAÇÃO SEMIPARAMÉTRICA, DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE)

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

    • ABNT

      FERREIRA, Clécio S. e PAULA, Gilberto Alvarenga e LANA, Gustavo de Carvalho. Estimation and diagnostic for partially linear models with first-order autoregressive skew-normal errors. Computational Statistics, v. 37, n. 1, p. 445-468, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00180-021-01130-2. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Ferreira, C. S., Paula, G. A., & Lana, G. de C. (2022). Estimation and diagnostic for partially linear models with first-order autoregressive skew-normal errors. Computational Statistics, 37( 1), 445-468. doi:10.1007/s00180-021-01130-2

    • NLM

      Ferreira CS, Paula GA, Lana G de C. Estimation and diagnostic for partially linear models with first-order autoregressive skew-normal errors [Internet]. Computational Statistics. 2022 ; 37( 1): 445-468.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-021-01130-2

    • Vancouver

      Ferreira CS, Paula GA, Lana G de C. Estimation and diagnostic for partially linear models with first-order autoregressive skew-normal errors [Internet]. Computational Statistics. 2022 ; 37( 1): 445-468.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-021-01130-2

  • Artigo de periodico

    Improved confidence intervals based on ranked set sampling designs within a parametric bootstrap approach (2022)

    Taconeli, Cesar Augusto; Lara, Idemauro Antonio Rodrigues de

    Source: Computational Statistics. Unidade: ESALQ

    Subjects: DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), ESTIMAÇÃO PARAMÉTRICA, MÉTODO DE MONTE CARLO, MODELOS MATEMÁTICOS, REAMOSTRAGEM BOOTSTRAP, SIMULAÇÃO (ESTATÍSTICA), VEROSSIMILHANÇA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    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. Improved confidence intervals based on ranked set sampling designs within a parametric bootstrap approach. Computational Statistics, p. 1-27, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00180-022-01198-4. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Taconeli, C. A., & Lara, I. A. R. de. (2022). Improved confidence intervals based on ranked set sampling designs within a parametric bootstrap approach. Computational Statistics, 1-27. doi:10.1007/s00180-022-01198-4

    • NLM

      Taconeli CA, Lara IAR de. Improved confidence intervals based on ranked set sampling designs within a parametric bootstrap approach [Internet]. Computational Statistics. 2022 ; 1-27.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-022-01198-4

    • Vancouver

      Taconeli CA, Lara IAR de. Improved confidence intervals based on ranked set sampling designs within a parametric bootstrap approach [Internet]. Computational Statistics. 2022 ; 1-27.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-022-01198-4

  • Artigo de periodico

    Bayesian quantile regression models for heavy tailed bounded variables using the No-U-Turn sampler (2022)

    Oliveira, Eduardo Schneider Bueno de ; Castro, Mário de ; Bayes, Cristian ; Bazán Guzmán, Jorge Luis

    Source: Computational Statistics. Unidades: ICMC, Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística

    Subjects: DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO, INFERÊNCIA BAYESIANA

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

    • ABNT

      OLIVEIRA, Eduardo Schneider Bueno de et al. Bayesian quantile regression models for heavy tailed bounded variables using the No-U-Turn sampler. Computational Statistics, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00180-022-01297-2. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Oliveira, E. S. B. de, Castro, M. de, Bayes, C., & Bazán Guzmán, J. L. (2022). Bayesian quantile regression models for heavy tailed bounded variables using the No-U-Turn sampler. Computational Statistics. doi:10.1007/s00180-022-01297-2

    • NLM

      Oliveira ESB de, Castro M de, Bayes C, Bazán Guzmán JL. Bayesian quantile regression models for heavy tailed bounded variables using the No-U-Turn sampler [Internet]. Computational Statistics. 2022 ;[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-022-01297-2

    • Vancouver

      Oliveira ESB de, Castro M de, Bayes C, Bazán Guzmán JL. Bayesian quantile regression models for heavy tailed bounded variables using the No-U-Turn sampler [Internet]. Computational Statistics. 2022 ;[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-022-01297-2

  • Artigo de periodico

    Hierarchical and multivariate regression models to fit correlated asymmetric positive continuous outcomes (2022)

    Fabio, Lizandra Castilho ; Cysneiros, Francisco José A ; Paula, Gilberto Alvarenga ; Carrasco, Jalmar M. F

    Source: Computational Statistics. Unidade: IME

    Assunto: MODELOS LINEARES GENERALIZADOS

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

    • ABNT

      FABIO, Lizandra Castilho et al. Hierarchical and multivariate regression models to fit correlated asymmetric positive continuous outcomes. Computational Statistics, v. 37, n. 3, p. 1435-1459, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00180-021-01163-7. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Fabio, L. C., Cysneiros, F. J. A., Paula, G. A., & Carrasco, J. M. F. (2022). Hierarchical and multivariate regression models to fit correlated asymmetric positive continuous outcomes. Computational Statistics, 37( 3), 1435-1459. doi:10.1007/s00180-021-01163-7

    • NLM

      Fabio LC, Cysneiros FJA, Paula GA, Carrasco JMF. Hierarchical and multivariate regression models to fit correlated asymmetric positive continuous outcomes [Internet]. Computational Statistics. 2022 ; 37( 3): 1435-1459.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-021-01163-7

    • Vancouver

      Fabio LC, Cysneiros FJA, Paula GA, Carrasco JMF. Hierarchical and multivariate regression models to fit correlated asymmetric positive continuous outcomes [Internet]. Computational Statistics. 2022 ; 37( 3): 1435-1459.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-021-01163-7

  • Artigo de periodico

    Additive models with autoregressive symmetric errors based on penalized regression splines (2021)

    Oliveira, Rodrigo A.; Paula, Gilberto Alvarenga

    Source: Computational Statistics. Unidade: IME

    Subjects: INFERÊNCIA NÃO PARAMÉTRICA, REGRESSÃO LINEAR

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

    • ABNT

      OLIVEIRA, Rodrigo A. e PAULA, Gilberto Alvarenga. Additive models with autoregressive symmetric errors based on penalized regression splines. Computational Statistics, v. 36, n. 4, p. 2435-2466, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00180-021-01106-2. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Oliveira, R. A., & Paula, G. A. (2021). Additive models with autoregressive symmetric errors based on penalized regression splines. Computational Statistics, 36( 4), 2435-2466. doi:10.1007/s00180-021-01106-2

    • NLM

      Oliveira RA, Paula GA. Additive models with autoregressive symmetric errors based on penalized regression splines [Internet]. Computational Statistics. 2021 ; 36( 4): 2435-2466.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-021-01106-2

    • Vancouver

      Oliveira RA, Paula GA. Additive models with autoregressive symmetric errors based on penalized regression splines [Internet]. Computational Statistics. 2021 ; 36( 4): 2435-2466.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-021-01106-2

  • Artigo de periodico

    On the zero-modified Poisson-Shanker regression model and its application to fetal deaths notification data (2018)

    Bertoli, Wesley; Conceição, Katiane Silva ; Andrade, Marinho Gomes de ; Louzada, Francisco

    Source: Computational Statistics. Unidade: ICMC

    Subjects: DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), INFERÊNCIA BAYESIANA

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

    • ABNT

      BERTOLI, Wesley et al. On the zero-modified Poisson-Shanker regression model and its application to fetal deaths notification data. Computational Statistics, v. 33, n. Ju 2018, p. 807-836, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00180-017-0788-1. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Bertoli, W., Conceição, K. S., Andrade, M. G. de, & Louzada, F. (2018). On the zero-modified Poisson-Shanker regression model and its application to fetal deaths notification data. Computational Statistics, 33( Ju 2018), 807-836. doi:10.1007/s00180-017-0788-1

    • NLM

      Bertoli W, Conceição KS, Andrade MG de, Louzada F. On the zero-modified Poisson-Shanker regression model and its application to fetal deaths notification data [Internet]. Computational Statistics. 2018 ; 33( Ju 2018): 807-836.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-017-0788-1

    • Vancouver

      Bertoli W, Conceição KS, Andrade MG de, Louzada F. On the zero-modified Poisson-Shanker regression model and its application to fetal deaths notification data [Internet]. Computational Statistics. 2018 ; 33( Ju 2018): 807-836.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-017-0788-1

  • Artigo de periodico

    Issues in the multiple try metropolis mixing (2017)

    Martino, L.; Louzada, Francisco

    Source: Computational Statistics. Unidade: ICMC

    Subjects: ESTATÍSTICA APLICADA, INFERÊNCIA BAYESIANA, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA

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

    • ABNT

      MARTINO, L. e LOUZADA, Francisco. Issues in the multiple try metropolis mixing. Computational Statistics, v. 32, n. 1, p. 239-252, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00180-016-0643-9. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Martino, L., & Louzada, F. (2017). Issues in the multiple try metropolis mixing. Computational Statistics, 32( 1), 239-252. doi:10.1007/s00180-016-0643-9

    • NLM

      Martino L, Louzada F. Issues in the multiple try metropolis mixing [Internet]. Computational Statistics. 2017 ; 32( 1): 239-252.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-016-0643-9

    • Vancouver

      Martino L, Louzada F. Issues in the multiple try metropolis mixing [Internet]. Computational Statistics. 2017 ; 32( 1): 239-252.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-016-0643-9

  • Artigo de periodico

    Estimating nonlinear effects in the presence of cure fraction using a semi-parametric regression model (2017)

    Ramires, Thiago G; Hens, Niel; Cordeiro, Gauss M; Ortega, Edwin Moises Marcos

    Source: Computational Statistics. Unidade: ESALQ

    Subjects: ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO, CURA, ESTIMAÇÃO SEMIPARAMÉTRICA, MODELOS MATEMÁTICOS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      RAMIRES, Thiago G et al. Estimating nonlinear effects in the presence of cure fraction using a semi-parametric regression model. Computational Statistics, v. 33, p. 709-730, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00180-017-0781-8. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Ramires, T. G., Hens, N., Cordeiro, G. M., & Ortega, E. M. M. (2017). Estimating nonlinear effects in the presence of cure fraction using a semi-parametric regression model. Computational Statistics, 33, 709-730. doi:10.1007/s00180-017-0781-8

    • NLM

      Ramires TG, Hens N, Cordeiro GM, Ortega EMM. Estimating nonlinear effects in the presence of cure fraction using a semi-parametric regression model [Internet]. Computational Statistics. 2017 ; 33 709-730.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-017-0781-8

    • Vancouver

      Ramires TG, Hens N, Cordeiro GM, Ortega EMM. Estimating nonlinear effects in the presence of cure fraction using a semi-parametric regression model [Internet]. Computational Statistics. 2017 ; 33 709-730.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-017-0781-8

  • Artigo de periodico

    On the zero-modified poisson model: Bayesian analysis and posterior divergence measure (2014)

    Conceição, Katiane Silva ; Andrade, Marinho Gomes de ; Louzada, Francisco

    Source: Computational Statistics. Unidade: ICMC

    Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, DISTRIBUIÇÃO DE POISSON, DADOS DE CONTAGEM

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      CONCEIÇÃO, Katiane Silva e ANDRADE, Marinho Gomes de e LOUZADA, Francisco. On the zero-modified poisson model: Bayesian analysis and posterior divergence measure. Computational Statistics, v. 29, n. 5, p. 959-980, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00180-013-0473-y. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Conceição, K. S., Andrade, M. G. de, & Louzada, F. (2014). On the zero-modified poisson model: Bayesian analysis and posterior divergence measure. Computational Statistics, 29( 5), 959-980. doi:10.1007/s00180-013-0473-y

    • NLM

      Conceição KS, Andrade MG de, Louzada F. On the zero-modified poisson model: Bayesian analysis and posterior divergence measure [Internet]. Computational Statistics. 2014 ; 29( 5): 959-980.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-013-0473-y

    • Vancouver

      Conceição KS, Andrade MG de, Louzada F. On the zero-modified poisson model: Bayesian analysis and posterior divergence measure [Internet]. Computational Statistics. 2014 ; 29( 5): 959-980.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-013-0473-y

  • Artigo de periodico

    Bootstrap prediction intervals in beta regressions (2014)

    Espinheira, Patrícia Leone; Ferrari, Sílvia Lopes de Paula ; Cribari Neto, Francisco

    Source: Computational Statistics. Unidade: IME

    Subjects: ESTATÍSTICA COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO, BOOSTRAP JACKNIFE RE-AMOSTRAGEM, MÉTODO DE MONTE CARLO

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

    • ABNT

      ESPINHEIRA, Patrícia Leone e FERRARI, Sílvia Lopes de Paula e CRIBARI NETO, Francisco. Bootstrap prediction intervals in beta regressions. Computational Statistics, v. 29, n. 5, p. 1263-1277, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00180-014-0490-5. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Espinheira, P. L., Ferrari, S. L. de P., & Cribari Neto, F. (2014). Bootstrap prediction intervals in beta regressions. Computational Statistics, 29( 5), 1263-1277. doi:10.1007/s00180-014-0490-5

    • NLM

      Espinheira PL, Ferrari SL de P, Cribari Neto F. Bootstrap prediction intervals in beta regressions [Internet]. Computational Statistics. 2014 ; 29( 5): 1263-1277.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-014-0490-5

    • Vancouver

      Espinheira PL, Ferrari SL de P, Cribari Neto F. Bootstrap prediction intervals in beta regressions [Internet]. Computational Statistics. 2014 ; 29( 5): 1263-1277.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-014-0490-5

  • Artigo de periodico

    The new Neyman type a beta Weibull model with long-term survivors (2012)

    Hashimoto, Elizabeth Mie ; Cordeiro, Gauss M ; Ortega, Edwin Moisés Marcos

    Source: Computational Statistics. Unidade: ESALQ

    Subjects: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA, DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), MODELOS MATEMÁTICOS, REAMOSTRAGEM BOOTSTRAP, VEROSSIMILHANÇA

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

    • ABNT

      HASHIMOTO, Elizabeth Mie e CORDEIRO, Gauss M e ORTEGA, Edwin Moisés Marcos. The new Neyman type a beta Weibull model with long-term survivors. Computational Statistics, v. 28, p. 933–954, 2012Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00180-012-0338-9. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Hashimoto, E. M., Cordeiro, G. M., & Ortega, E. M. M. (2012). The new Neyman type a beta Weibull model with long-term survivors. Computational Statistics, 28, 933–954. doi:10.1007/s00180-012-0338-9

    • NLM

      Hashimoto EM, Cordeiro GM, Ortega EMM. The new Neyman type a beta Weibull model with long-term survivors [Internet]. Computational Statistics. 2012 ; 28 933–954.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-012-0338-9

    • Vancouver

      Hashimoto EM, Cordeiro GM, Ortega EMM. The new Neyman type a beta Weibull model with long-term survivors [Internet]. Computational Statistics. 2012 ; 28 933–954.[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-012-0338-9

  • Artigo de periodico

    Mixture models for type II censored survival data in the presence of covariates (1999)

    Achcar, Jorge Alberto ; Pereira, G D

    Source: Computational Statistics. Unidade: ICMC

    Assunto: INFERÊNCIA PARAMÉTRICA

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

    • ABNT

      ACHCAR, Jorge Alberto e PEREIRA, G D. Mixture models for type II censored survival data in the presence of covariates. Computational Statistics, v. 14, n. 12, 1999Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s001800050015. Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Achcar, J. A., & Pereira, G. D. (1999). Mixture models for type II censored survival data in the presence of covariates. Computational Statistics, 14( 12). doi:10.1007/s001800050015

    • NLM

      Achcar JA, Pereira GD. Mixture models for type II censored survival data in the presence of covariates [Internet]. Computational Statistics. 1999 ; 14( 12):[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s001800050015

    • Vancouver

      Achcar JA, Pereira GD. Mixture models for type II censored survival data in the presence of covariates [Internet]. Computational Statistics. 1999 ; 14( 12):[citado 2025 jun. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s001800050015

  • Artigo de periodico

    Bayesian calibration under a student-t model (1998)

    Branco, Marcia D'Elia ; Bolfarine, Heleno ; Iglesias, Pilar

    Source: Computational Statistics. Unidade: IME

    Assunto: INFERÊNCIA PARAMÉTRICA

    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      BRANCO, Marcia D'Elia e BOLFARINE, Heleno e IGLESIAS, Pilar. Bayesian calibration under a student-t model. Computational Statistics, v. 13, n. 3, p. 319-338, 1998Tradução . . Acesso em: 17 jun. 2025.

    • APA

      Branco, M. D. 'E., Bolfarine, H., & Iglesias, P. (1998). Bayesian calibration under a student-t model. Computational Statistics, 13( 3), 319-338.

    • NLM

      Branco MD'E, Bolfarine H, Iglesias P. Bayesian calibration under a student-t model. Computational Statistics. 1998 ; 13( 3): 319-338.[citado 2025 jun. 17 ]

    • Vancouver

      Branco MD'E, Bolfarine H, Iglesias P. Bayesian calibration under a student-t model. Computational Statistics. 1998 ; 13( 3): 319-338.[citado 2025 jun. 17 ]

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