On predicting the finite population distribution function (1994)
- Authors:
- USP affiliated authors: BOLFARINE, HELENO - IME ; SANDOVAL, MONICA CARNEIRO - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1016/0167-7152(94)90187-2
- Assunto: INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Statistics and Probability Letters
- Volume/Número/Paginação/Ano: v.19, n.4 , p.339-47, mar. 1994
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
BOLFARINE, Heleno e SANDOVAL, M C. On predicting the finite population distribution function. Statistics and Probability Letters, v. 19, n. 4 , p. 339-47, 1994Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/0167-7152(94)90187-2. Acesso em: 25 jan. 2026. -
APA
Bolfarine, H., & Sandoval, M. C. (1994). On predicting the finite population distribution function. Statistics and Probability Letters, 19( 4 ), 339-47. doi:10.1016/0167-7152(94)90187-2 -
NLM
Bolfarine H, Sandoval MC. On predicting the finite population distribution function [Internet]. Statistics and Probability Letters. 1994 ;19( 4 ): 339-47.[citado 2026 jan. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/0167-7152(94)90187-2 -
Vancouver
Bolfarine H, Sandoval MC. On predicting the finite population distribution function [Internet]. Statistics and Probability Letters. 1994 ;19( 4 ): 339-47.[citado 2026 jan. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/0167-7152(94)90187-2 - Linear calibration in functional regression models
- On predicting the population total under regression models measurement errors
- On the skew-normal calibration model
- Previsão do total populacional no modelo ultraestrutural
- Skew-normal linear calibration: a bayesian perspective
- Introdução a inferência estatística
- Empirical bayesian prediction in the location error in variables superpopulation model
- Calibração linear no modelo de regressão estrutural com coeficiente de atenuação conhecido
- Regression estimators under multiplicative measurement error superpopulation models
- Linear calibration in functional regression models with one of the variances known
Informações sobre o DOI: 10.1016/0167-7152(94)90187-2 (Fonte: oaDOI API)
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