A note on the EM algorithm for estimation in the destructive negative binomial cure rate model (2017)
- Authors:
- Autor USP: ANDRADE FILHO, MÁRIO DE CASTRO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1080/00949655.2017.1327589
- Assunto: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA
- Keywords: power series distribution; zero-truncated distribution; Hurdle model
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Journal of Statistical Computation and Simulation
- ISSN: 0094-9655
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 87, n. 12, p. 2291-2297, Mai. 2017
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
GALLARDO MATELUNA, Diego Ignacio e GÓMEZ, Yolanda M. e CASTRO, Mário de. A note on the EM algorithm for estimation in the destructive negative binomial cure rate model. Journal of Statistical Computation and Simulation, v. 87, n. 12, p. 2291-2297, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/00949655.2017.1327589. Acesso em: 19 set. 2024. -
APA
Gallardo Mateluna, D. I., Gómez, Y. M., & Castro, M. de. (2017). A note on the EM algorithm for estimation in the destructive negative binomial cure rate model. Journal of Statistical Computation and Simulation, 87( 12), 2291-2297. doi:10.1080/00949655.2017.1327589 -
NLM
Gallardo Mateluna DI, Gómez YM, Castro M de. A note on the EM algorithm for estimation in the destructive negative binomial cure rate model [Internet]. Journal of Statistical Computation and Simulation. 2017 ; 87( 12): 2291-2297.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1080/00949655.2017.1327589 -
Vancouver
Gallardo Mateluna DI, Gómez YM, Castro M de. A note on the EM algorithm for estimation in the destructive negative binomial cure rate model [Internet]. Journal of Statistical Computation and Simulation. 2017 ; 87( 12): 2291-2297.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1080/00949655.2017.1327589 - Contribuições ao estudo de modelos com erros nas variáveis
- Defining the optimal approach to the patient with postradiation prostate-specific antigen recurrence using outcome data from a prospective randomized trial
- The beta generalized gamma distribution
- Frailty models power variance function with cure fraction and latent risk factors negative binomial
- Maximum penalized likelihood inference in classical errors-in-variables model
- New estimation methods for the Grubbs model
- Robust inference in an heteroscedastic measurement error model
- Bayesian transformation models for multivariate survival data
- An alternative promotion time cure model with overdispersed number of competing causes: an application to melanoma data
- Influence assessment in an heteroscedastic errors-in-variables model
Informações sobre o DOI: 10.1080/00949655.2017.1327589 (Fonte: oaDOI API)
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