Estimação e previsão bayesianas em dados agrupados (1987)
- Authors:
- Autor USP: FERRARI, SILVIA LOPES DE PAULA - IME
- Unidade: IME
- Sigla do Departamento: MAE
- Assunto: INFERÊNCIA PARAMÉTRICA
- Language: Português
- Imprenta:
- Data da defesa: 09.10.1987
-
ABNT
FERRARI, Sílvia Lopes de Paula. Estimação e previsão bayesianas em dados agrupados. 1987. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 1987. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210728-194147/. Acesso em: 23 abr. 2024. -
APA
Ferrari, S. L. de P. (1987). Estimação e previsão bayesianas em dados agrupados (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210728-194147/ -
NLM
Ferrari SL de P. Estimação e previsão bayesianas em dados agrupados [Internet]. 1987 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210728-194147/ -
Vancouver
Ferrari SL de P. Estimação e previsão bayesianas em dados agrupados [Internet]. 1987 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210728-194147/ - Redução de vício de estimadores de máxima verossimilhança na família exponencial uniparamétrica
- Adjusted profile likelihood for two-parameter exponential family models
- Modified score test statistic having chi-squared distribution to order 'N POT.-1'
- Bartlett and Bartlett-type corrections for testing linear restrictions
- Uma análise de associação entre poluição atmosférica e saúde, usando um modelo de regressão binomial negativo
- An improved likelihood ratio test for varying dispersion in exponential family nonlinear models
- Inflated beta distributions
- Three Bartlett-type corrections for score statistics in symmetric nonlinear regression models
- Small-sample corrections for score tests in Birnbaum-Saunders regressions
- Size and power properties of some tests in the Birnbaum-Saunders regression model
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas