Bayesian shrunken predictor in repeated sampling (1987)
- Autores:
- Autores USP: RODRIGUES, JOSEMAR - IME ; BOLFARINE, HELENO - IME
- Unidade: IME
- Assunto: AMOSTRAGEM
- Idioma: Português
- Fonte:
- Título do periódico: Revista Brasileira de Probabilidade e Estatistica
- Volume/Número/Paginação/Ano: v.1 , n.2 , p.171-7, 1987
-
ABNT
RODRIGUES, Josemar e BOLFARINE, Heleno. Bayesian shrunken predictor in repeated sampling. Revista Brasileira de Probabilidade e Estatistica, v. 1 , n. 2 , p. 171-7, 1987Tradução . . Disponível em: https://www.jstor.org/stable/43600930. Acesso em: 23 abr. 2024. -
APA
Rodrigues, J., & Bolfarine, H. (1987). Bayesian shrunken predictor in repeated sampling. Revista Brasileira de Probabilidade e Estatistica, 1 ( 2 ), 171-7. Recuperado de https://www.jstor.org/stable/43600930 -
NLM
Rodrigues J, Bolfarine H. Bayesian shrunken predictor in repeated sampling [Internet]. Revista Brasileira de Probabilidade e Estatistica. 1987 ;1 ( 2 ): 171-7.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://www.jstor.org/stable/43600930 -
Vancouver
Rodrigues J, Bolfarine H. Bayesian shrunken predictor in repeated sampling [Internet]. Revista Brasileira de Probabilidade e Estatistica. 1987 ;1 ( 2 ): 171-7.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://www.jstor.org/stable/43600930 - Nonlinear quasi-bayesian theory and inverse linear regression
- On the simple projection predictor in finite populations
- Finite population prediction under a linear function superpopulation model: a bayesian perspective
- Comparing several accelerated life models
- Nonlinear quasi-bayesian theory and inverse linear regression
- General theory of prediction in finite populations
- Review and some extensions on distribution free Bayesian approaches for estimation and prediction
- Nonlinear Bayesian least-squares theory and the inverse linear regression
- Review and some extensions on distribution free bayesian aproaches for estimation and prediction
- On the simple projection predictor in finite populations
Como citar
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas