Generalized skew-normal models: properties and inference (vol 40, pg 495, 2006) (2011)
- Authors:
- Autor USP: BOLFARINE, HELENO - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1080/02331881003797601
- Assunto: DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE)
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Statistics
- ISSN: 0233-1888
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 45, n. 3, p. 307-308, 2011
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: bronze
-
ABNT
GOMEZ, Hector W. e SALINAS, Hugo S. e BOLFARINE, Heleno. Generalized skew-normal models: properties and inference (vol 40, pg 495, 2006). Statistics, v. 45, n. 3, p. 307-308, 2011Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/02331881003797601. Acesso em: 19 set. 2024. -
APA
Gomez, H. W., Salinas, H. S., & Bolfarine, H. (2011). Generalized skew-normal models: properties and inference (vol 40, pg 495, 2006). Statistics, 45( 3), 307-308. doi:10.1080/02331881003797601 -
NLM
Gomez HW, Salinas HS, Bolfarine H. Generalized skew-normal models: properties and inference (vol 40, pg 495, 2006) [Internet]. Statistics. 2011 ; 45( 3): 307-308.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02331881003797601 -
Vancouver
Gomez HW, Salinas HS, Bolfarine H. Generalized skew-normal models: properties and inference (vol 40, pg 495, 2006) [Internet]. Statistics. 2011 ; 45( 3): 307-308.[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02331881003797601 - Some shrinkage techniques for predicting the population total in finite populations
- Contribuições a teoria da previsão bayesiana e métodos relacionados em populações finitas
- Prediction in a finite population under a generalized linear model
- Inference under representable priors for Pearson type II models in finite populations
- Measurement error models with nonconstant covariance matrices
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- Large-sample inference for the Epsilon-Skew-t distribution
- Properties and Inference on the Skew-Curved-Symmetric Family of Distributions
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Informações sobre o DOI: 10.1080/02331881003797601 (Fonte: oaDOI API)
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