Graphical tools for detecting departures from linear mixed model assumptions and some remedial measures (2017)
- Authors:
- Autor USP: SINGER, JULIO DA MOTTA - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1111/insr.12178
- Subjects: DADOS DE CONTAGEM; ANÁLISE DE DADOS LONGITUDINAIS; ESTATÍSTICA APLICADA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: International Statistical Review
- ISSN: 1751-5823
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 85, n. 2, p. 290-324, 2017
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
SINGER, Júlio da Motta e ROCHA, Francisco M. M e NOBRE, Juvêncio Santos. Graphical tools for detecting departures from linear mixed model assumptions and some remedial measures. International Statistical Review, v. 85, n. 2, p. 290-324, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1111/insr.12178. Acesso em: 03 out. 2024. -
APA
Singer, J. da M., Rocha, F. M. M., & Nobre, J. S. (2017). Graphical tools for detecting departures from linear mixed model assumptions and some remedial measures. International Statistical Review, 85( 2), 290-324. doi:10.1111/insr.12178 -
NLM
Singer J da M, Rocha FMM, Nobre JS. Graphical tools for detecting departures from linear mixed model assumptions and some remedial measures [Internet]. International Statistical Review. 2017 ; 85( 2): 290-324.[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1111/insr.12178 -
Vancouver
Singer J da M, Rocha FMM, Nobre JS. Graphical tools for detecting departures from linear mixed model assumptions and some remedial measures [Internet]. International Statistical Review. 2017 ; 85( 2): 290-324.[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1111/insr.12178 - Reabilitação cardiovascular de portadores de cardiopatia isquêmica submetidos a tratamento clínico, angioplastia coronariana transluminal percutânea e revascularização cirúrgica do miocárdio
- Análise não-paramétrica de dados ordinais com medidas repetidas
- Exact tests in two-way unbalanced mixed models
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Informações sobre o DOI: 10.1111/insr.12178 (Fonte: oaDOI API)
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