Predicting random effects from finite population clustered samples with response error (2004)
- Autores:
- Autor USP: SINGER, JULIO DA MOTTA - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1198/016214504000001718
- Assunto: ANÁLISE MULTIVARIADA
- Agências de fomento:
- Idioma: Inglês
- Imprenta:
- Local: Alexandria
- Data de publicação: 2004
- Fonte:
- Título do periódico: Journal of the American Statistical Association
- ISSN: 0162-1459
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 99, n. 468, p. 1119-1130, 2004
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: green
-
ABNT
STANEK, Edward J e SINGER, Júlio da Motta. Predicting random effects from finite population clustered samples with response error. Journal of the American Statistical Association, v. 99, n. 468, p. 1119-1130, 2004Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1198/016214504000001718. Acesso em: 19 set. 2024. -
APA
Stanek, E. J., & Singer, J. da M. (2004). Predicting random effects from finite population clustered samples with response error. Journal of the American Statistical Association, 99( 468), 1119-1130. doi:10.1198/016214504000001718 -
NLM
Stanek EJ, Singer J da M. Predicting random effects from finite population clustered samples with response error [Internet]. Journal of the American Statistical Association. 2004 ; 99( 468): 1119-1130.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1198/016214504000001718 -
Vancouver
Stanek EJ, Singer J da M. Predicting random effects from finite population clustered samples with response error [Internet]. Journal of the American Statistical Association. 2004 ; 99( 468): 1119-1130.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1198/016214504000001718 - Reabilitação cardiovascular de portadores de cardiopatia isquêmica submetidos a tratamento clínico, angioplastia coronariana transluminal percutânea e revascularização cirúrgica do miocárdio
- Análise não-paramétrica de dados ordinais com medidas repetidas
- Exact tests in two-way unbalanced mixed models
- A unified approach to estimation and prediction under simple random sampling
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Informações sobre o DOI: 10.1198/016214504000001718 (Fonte: oaDOI API)
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