Adaptative significance levels using optimal decision rules: balancing by weighting the error (2016)
- Authors:
- Autor USP: PEREIRA, CARLOS ALBERTO DE BRAGANCA - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1214/14-BJPS257
- Subjects: TESTES DE HIPÓTESES; INFERÊNCIA BAYESIANA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Brazilian Journal of Probability and Statistics
- ISSN: 0103-0752
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 30, n. 1, p. 70-90, Feb. 2016
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: hybrid
- Licença: unspecified-oa
-
ABNT
PERICCHI, Luis Raul e PEREIRA, Carlos Alberto de Bragança. Adaptative significance levels using optimal decision rules: balancing by weighting the error. Brazilian Journal of Probability and Statistics, v. 30, n. 1, p. 70-90, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1214/14-BJPS257. Acesso em: 18 abr. 2024. -
APA
Pericchi, L. R., & Pereira, C. A. de B. (2016). Adaptative significance levels using optimal decision rules: balancing by weighting the error. Brazilian Journal of Probability and Statistics, 30( 1), 70-90. doi:10.1214/14-BJPS257 -
NLM
Pericchi LR, Pereira CA de B. Adaptative significance levels using optimal decision rules: balancing by weighting the error [Internet]. Brazilian Journal of Probability and Statistics. 2016 ; 30( 1): 70-90.[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1214/14-BJPS257 -
Vancouver
Pericchi LR, Pereira CA de B. Adaptative significance levels using optimal decision rules: balancing by weighting the error [Internet]. Brazilian Journal of Probability and Statistics. 2016 ; 30( 1): 70-90.[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1214/14-BJPS257 - Estimativa da probabilidade a priori em mm problema de classificação
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Informações sobre o DOI: 10.1214/14-BJPS257 (Fonte: oaDOI API)
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