Mixture models with an unknown number of components via a new posterior split-merge MCMC algorithm (2014)
- Autores:
- Autor USP: LOUZADA NETO, FRANCISCO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1016/j.amc.2014.07.032
- Assuntos: INFERÊNCIA BAYESIANA; INFERÊNCIA ESTATÍSTICA; ESTATÍSTICA APLICADA
- Idioma: Inglês
- Imprenta:
- Fonte:
- Título do periódico: Applied Mathematics and Computation
- ISSN: 0096-3003
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 244, p. 959-975, out 2014
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
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: 19 set. 2024. -
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 2024 set. 19 ] 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 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.amc.2014.07.032 - Cooperative parallel particle filters for online model selection and applications to urban mobility
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.amc.2014.07.032 (Fonte: oaDOI API)
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