Use of exponential power distributions for mixture models in the presence of covariates (1999)
- Authors:
- Autor USP: ACHCAR, JORGE ALBERTO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1080/02664769922115
- Assunto: INFERÊNCIA PARAMÉTRICA
- Language: Inglês
- Source:
- Título do periódico: Journal of Applied Statistics
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 26, n. 6, 1999
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
ACHCAR, Jorge Alberto; PEREIRA, G D. Use of exponential power distributions for mixture models in the presence of covariates. Journal of Applied Statistics[S.l.], v. 26, n. 6, 1999. DOI: 10.1080/02664769922115. -
APA
Achcar, J. A., & Pereira, G. D. (1999). Use of exponential power distributions for mixture models in the presence of covariates. Journal of Applied Statistics, 26( 6). doi:10.1080/02664769922115 -
NLM
Achcar JA, Pereira GD. Use of exponential power distributions for mixture models in the presence of covariates. Journal of Applied Statistics. 1999 ; 26( 6): -
Vancouver
Achcar JA, Pereira GD. Use of exponential power distributions for mixture models in the presence of covariates. Journal of Applied Statistics. 1999 ; 26( 6): - Inferences for the birnbaum-saunders fatigue life model using baysian methods
- Inferences for accelerated life tests considering a bivariate exponential distribution
- Some useful reparametrizations for the reliability in the exponential case
- Approximate bayesian inference for accelerated life testes
- Extreme value regression models: an useful reparametrization for the survival function
- Generalized moranda software reliability model: a bayesian approach
- Use of approximate bayesian methods for the block and basu bivariate exponentialdistribution
- Some practical aspects of approximate bayesian inference
- Inferencias precisas para a funcao de confiabilidade considerando testes de vida acelerados
- Use of bayesian methds in the analysis of two-factor experiments under an inverse gaussian distribution
Informações sobre o DOI: 10.1080/02664769922115 (Fonte: oaDOI API)
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