Filtros : "Applied Mathematics and Computation" "2014" Limpar

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  • Source: Applied Mathematics and Computation. Unidade: ESALQ

    Subjects: DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), MODELOS MATEMÁTICOS, VEROSSIMILHANÇA

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    • ABNT

      CORDEIRO, Gauss M et al. The Lomax generator of distributions: properties, minification process and regression model. Applied Mathematics and Computation, v. 247, p. 465-486, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.amc.2014.09.004. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Cordeiro, G. M., Ortega, E. M. M., Popović, B. V., & Pescim, R. R. (2014). The Lomax generator of distributions: properties, minification process and regression model. Applied Mathematics and Computation, 247, 465-486. doi:10.1016/j.amc.2014.09.004
    • NLM

      Cordeiro GM, Ortega EMM, Popović BV, Pescim RR. The Lomax generator of distributions: properties, minification process and regression model [Internet]. Applied Mathematics and Computation. 2014 ; 247 465-486.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.amc.2014.09.004
    • Vancouver

      Cordeiro GM, Ortega EMM, Popović BV, Pescim RR. The Lomax generator of distributions: properties, minification process and regression model [Internet]. Applied Mathematics and Computation. 2014 ; 247 465-486.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.amc.2014.09.004
  • Source: Applied Mathematics and Computation. Unidade: ICMC

    Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA, ESTATÍSTICA APLICADA

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    • ABNT

      SARAIVA, Erlandson F e LOUZADA, Francisco e MILAN, Luis. Mixture models with an unknown number of components via a new posterior split-merge MCMC algorithm. Applied Mathematics and Computation, v. 244, p. 959-975, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.amc.2014.07.032. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Saraiva, E. F., Louzada, F., & Milan, L. (2014). Mixture models with an unknown number of components via a new posterior split-merge MCMC algorithm. Applied Mathematics and Computation, 244, 959-975. doi:10.1016/j.amc.2014.07.032
    • NLM

      Saraiva EF, Louzada F, Milan L. Mixture models with an unknown number of components via a new posterior split-merge MCMC algorithm [Internet]. Applied Mathematics and Computation. 2014 ; 244 959-975.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.amc.2014.07.032
    • Vancouver

      Saraiva EF, Louzada F, Milan L. Mixture models with an unknown number of components via a new posterior split-merge MCMC algorithm [Internet]. Applied Mathematics and Computation. 2014 ; 244 959-975.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.amc.2014.07.032
  • Source: Applied Mathematics and Computation. Unidade: EESC

    Subjects: MÉTODO DE MONTE CARLO, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

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    • ABNT

      SILVA JUNIOR, Cláudio Roberto Ávila da e BECK, André Teófilo. Efficient bounds for the Monte Carlo-Neumann solution of stochastic systems. Applied Mathematics and Computation, v. 248, p. 672-686, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.amc.2014.09.126. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Silva Junior, C. R. Á. da, & Beck, A. T. (2014). Efficient bounds for the Monte Carlo-Neumann solution of stochastic systems. Applied Mathematics and Computation, 248, 672-686. doi:10.1016/j.amc.2014.09.126
    • NLM

      Silva Junior CRÁ da, Beck AT. Efficient bounds for the Monte Carlo-Neumann solution of stochastic systems [Internet]. Applied Mathematics and Computation. 2014 ; 248 672-686.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.amc.2014.09.126
    • Vancouver

      Silva Junior CRÁ da, Beck AT. Efficient bounds for the Monte Carlo-Neumann solution of stochastic systems [Internet]. Applied Mathematics and Computation. 2014 ; 248 672-686.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.amc.2014.09.126

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