FBST for covariance structures of generalized Gompertz models (2012)
- Authors:
- USP affiliated authors: LAURETTO, MARCELO DE SOUZA - EACH ; STERN, JULIO MICHAEL - IME
- Unidades: EACH; IME
- DOI: 10.1063/1.4759604
- Assunto: INFERÊNCIA BAYESIANA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: AIP
- Publisher place: Melville, NY
- Date published: 2012
- Source:
- Título: AIP Conference Proceedings
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 1490, n. 1, p. 202-211, 2012
- Conference titles: Brazilian Meeting On Bayesian Statistics - EBEB
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: bronze
-
ABNT
MARANHÃO, Viviane Teles de Lucca e LAURETTO, Marcelo de Souza e STERN, Julio Michael. FBST for covariance structures of generalized Gompertz models. AIP Conference Proceedings. Melville, NY: AIP. Disponível em: https://doi.org/10.1063/1.4759604. Acesso em: 11 out. 2024. , 2012 -
APA
Maranhão, V. T. de L., Lauretto, M. de S., & Stern, J. M. (2012). FBST for covariance structures of generalized Gompertz models. AIP Conference Proceedings. Melville, NY: AIP. doi:10.1063/1.4759604 -
NLM
Maranhão VT de L, Lauretto M de S, Stern JM. FBST for covariance structures of generalized Gompertz models [Internet]. AIP Conference Proceedings. 2012 ; 1490( 1): 202-211.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1063/1.4759604 -
Vancouver
Maranhão VT de L, Lauretto M de S, Stern JM. FBST for covariance structures of generalized Gompertz models [Internet]. AIP Conference Proceedings. 2012 ; 1490( 1): 202-211.[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1063/1.4759604 - Haphazard intentional sampling para a obtenção efiiente de amostras
- REAL: real attribute learning for strategic market operation
- Dedication of this volume to prof. Carlos Alberto de Bragança Pereira
- Preface: XI Brazilian Meeting on Bayesian Statistics
- XI Brazilian Meeting on Bayesian Statistics: EBEB 2012 : Amparo, Brazil, 18-22 March 2012
- FBST for generalized Poisson distribution
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Informações sobre o DOI: 10.1063/1.4759604 (Fonte: oaDOI API)
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