A useful reparametrization for the reliability in the Weibull case (1997)
- Authors:
- Autor USP: ACHCAR, JORGE ALBERTO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1016/s0167-9473(96)00076-x
- Assunto: INFERÊNCIA PARAMÉTRICA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Computational Statistics & Data Analysis
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 24, p. 387-400, 1997
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
ACHCAR, Jorge Alberto; FOGO, José Carlos. A useful reparametrization for the reliability in the Weibull case. Computational Statistics & Data Analysis, Holanda, Elsevier, v. 24, p. 387-400, 1997. DOI: 10.1016/s0167-9473(96)00076-x. -
APA
Achcar, J. A., & Fogo, J. C. (1997). A useful reparametrization for the reliability in the Weibull case. Computational Statistics & Data Analysis, 24, 387-400. doi:10.1016/s0167-9473(96)00076-x -
NLM
Achcar JA, Fogo JC. A useful reparametrization for the reliability in the Weibull case. Computational Statistics & Data Analysis. 1997 ; 24 387-400. -
Vancouver
Achcar JA, Fogo JC. A useful reparametrization for the reliability in the Weibull case. Computational Statistics & Data Analysis. 1997 ; 24 387-400. - Análise bayesiana de modelos para dados binários correlacionados
- Regression models for lifetime data with mixture of normal distributions
- Aspectos de parametrizações para inferências bayesianas aproximadas para modelos de componentes de variância
- Meta Analysis: a bayesian approach
- Uso de métodos bayesianos na análise de dados de confiabilidade de software considerando tempos entre falhas
- Infant mortality model for lifetime data
- Uso de métodos MCMC para análise bayesiana de dados de sobrevivência na presença de covariáveis
- Reparametrização em modelos de regressão não-linear: um enfoque bayesiano
- Laplace approximations for posterior moments: an invariant reparametrization
- Bayesian approach to reparametrization of the exponential distribution with type i censored data
Informações sobre o DOI: 10.1016/s0167-9473(96)00076-x (Fonte: oaDOI API)
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