Use of bivariate lifetime distributions assuming continuous or discrete data applied to patients with breast cancer (2016)
- Authors:
- USP affiliated authors: TIEZZI, DANIEL GUIMARÃES - FMRP ; ACHCAR, JORGE ALBERTO - FMRP
- Unidade: FMRP
- Subjects: NEOPLASIAS MAMÁRIAS; INFERÊNCIA BAYESIANA; SOBREVIVÊNCIA LIVRE DE DOENÇA
- Keywords: BAYESIAN ANALYSIS; BIVARIATE LIFETIME DISTRIBUTIONS; BREAST CANCER DATA; CONTINUOUS AND DISCRETE LIFETIME DATA; RIGHT CENSORED DATA AND COVARIATES
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Journal of Data Science
- ISSN: 1680-743X
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 14, n. 4, p. 657-680, 2016
-
ABNT
ICUMA, Tatiana Reis et al. Use of bivariate lifetime distributions assuming continuous or discrete data applied to patients with breast cancer. Journal of Data Science, v. 14, n. 4, p. 657-680, 2016Tradução . . Disponível em: http://www.jds-online.com/volume-14-number-4-october-2016. Acesso em: 23 abr. 2024. -
APA
Icuma, T. R., Buzatto, I. P. C., Tiezzi, D. G., Achcar, J. A., & Davarzani, N. (2016). Use of bivariate lifetime distributions assuming continuous or discrete data applied to patients with breast cancer. Journal of Data Science, 14( 4), 657-680. Recuperado de http://www.jds-online.com/volume-14-number-4-october-2016 -
NLM
Icuma TR, Buzatto IPC, Tiezzi DG, Achcar JA, Davarzani N. Use of bivariate lifetime distributions assuming continuous or discrete data applied to patients with breast cancer [Internet]. Journal of Data Science. 2016 ; 14( 4): 657-680.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: http://www.jds-online.com/volume-14-number-4-october-2016 -
Vancouver
Icuma TR, Buzatto IPC, Tiezzi DG, Achcar JA, Davarzani N. Use of bivariate lifetime distributions assuming continuous or discrete data applied to patients with breast cancer [Internet]. Journal of Data Science. 2016 ; 14( 4): 657-680.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: http://www.jds-online.com/volume-14-number-4-october-2016 - Análise de dados de sobrevida para pacientes com câncer na mama: uma aplicação assumindo modelos de fração de cura sob o enfoque bayesiano
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