Predicting football scores via Poisson regression model: applications to the National Football League (2016)
- Authors:
- USP affiliated authors: SUZUKI, ADRIANO KAMIMURA - ICMC ; LOUZADA NETO, FRANCISCO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.5351/CSAM.2016.23.4.297
- Subjects: PROBABILIDADE; INFERÊNCIA BAYESIANA; INFERÊNCIA PARAMÉTRICA; INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Seoul, Korea
- Date published: 2016
- Source:
- Título: Communications for Statistical Applications and Methods
- ISSN: 2287-7843
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 23, n. 4, p. 297-319, 2016
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: bronze
-
ABNT
SARAIVA, Erlandson Ferreira et al. Predicting football scores via Poisson regression model: applications to the National Football League. Communications for Statistical Applications and Methods, v. 23, n. 4, p. 297-319, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5351/CSAM.2016.23.4.297. Acesso em: 27 dez. 2025. -
APA
Saraiva, E. F., Suzuki, A. K., Olivieri Filho, C. A., & Louzada, F. (2016). Predicting football scores via Poisson regression model: applications to the National Football League. Communications for Statistical Applications and Methods, 23( 4), 297-319. doi:10.5351/CSAM.2016.23.4.297 -
NLM
Saraiva EF, Suzuki AK, Olivieri Filho CA, Louzada F. Predicting football scores via Poisson regression model: applications to the National Football League [Internet]. Communications for Statistical Applications and Methods. 2016 ; 23( 4): 297-319.[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://doi.org/10.5351/CSAM.2016.23.4.297 -
Vancouver
Saraiva EF, Suzuki AK, Olivieri Filho CA, Louzada F. Predicting football scores via Poisson regression model: applications to the National Football League [Internet]. Communications for Statistical Applications and Methods. 2016 ; 23( 4): 297-319.[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://doi.org/10.5351/CSAM.2016.23.4.297 - Finite mixture of compositional regression with gaussian errors
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Informações sobre o DOI: 10.5351/CSAM.2016.23.4.297 (Fonte: oaDOI API)
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