Automatic methods for generating seismic intensity maps (2001)
- Authors:
- Autor USP: MORETTIN, PEDRO ALBERTO - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1239/jap/1085496601
- Subjects: ESTATÍSTICA DE PROCESSOS ESTOCÁSTICOS; SISMOLOGIA
- Keywords: isoseismals; local polynomials; Mercalli scale; ordinal data; smoothing; splines; wavelets
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Journal of Applied Probability
- ISSN: 0021-9002
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 38, n. A, p. 188-201, 2001
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
BRILLINGER, David R et al. Automatic methods for generating seismic intensity maps. Journal of Applied Probability, v. 38, n. A, p. 188-201, 2001Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1239/jap/1085496601. Acesso em: 18 abr. 2024. -
APA
Brillinger, D. R., Chiann, C., Irizarry, R. A., & Morettin, P. A. (2001). Automatic methods for generating seismic intensity maps. Journal of Applied Probability, 38( A), 188-201. doi:10.1239/jap/1085496601 -
NLM
Brillinger DR, Chiann C, Irizarry RA, Morettin PA. Automatic methods for generating seismic intensity maps [Internet]. Journal of Applied Probability. 2001 ; 38( A): 188-201.[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1239/jap/1085496601 -
Vancouver
Brillinger DR, Chiann C, Irizarry RA, Morettin PA. Automatic methods for generating seismic intensity maps [Internet]. Journal of Applied Probability. 2001 ; 38( A): 188-201.[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1239/jap/1085496601 - Stochastic dyadic systems
- Walsh-Fourier transforms
- Utilização de ondaletas em modelos com mudança de regime
- A wavelet analysis for time series
- Special issue on statistical modeling in insurance and finance . [Foreword]
- Walsh spectral analysis
- Forecasting linear combinations of time series
- Transformed symmetric generalized autoregressive moving average models
- Introdução à análise espectral de série temporais
- Estimation of semiparametric models with errors following a scale mixture of Gaussian distributions
Informações sobre o DOI: 10.1239/jap/1085496601 (Fonte: oaDOI API)
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