Bayesian estimation for a mixture of simplex distributions with an unknown number of components Brazil: HDI analysis in Brazil (2017)
- Authors:
- Autor USP: GUZMÁN, JORGE LUIS BAZÁN - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1080/02664763.2016.1221903
- Subjects: PROCESSOS ESTOCÁSTICOS; INFERÊNCIA BAYESIANA; INFERÊNCIA ESTATÍSTICA; INFERÊNCIA PARAMÉTRICA; PROBABILIDADE
- Keywords: Bayesian analysis; Markov chain Monte Carlo; Mixture model; simplex distribution; human development index
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Journal of Applied Statistics
- ISSN: 0266-4763
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 44, n.9, p. 1630-1643, 2017
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
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-
ABNT
PAZ, Rosineide Fernando da e BAZÁN GUZMÁN, Jorge Luis e MILAN, Luis Aparecido. Bayesian estimation for a mixture of simplex distributions with an unknown number of components Brazil: HDI analysis in Brazil. Journal of Applied Statistics, v. 44, n. 9, p. 1630-1643, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/02664763.2016.1221903. Acesso em: 07 abr. 2026. -
APA
Paz, R. F. da, Bazán Guzmán, J. L., & Milan, L. A. (2017). Bayesian estimation for a mixture of simplex distributions with an unknown number of components Brazil: HDI analysis in Brazil. Journal of Applied Statistics, 44( 9), 1630-1643. doi:10.1080/02664763.2016.1221903 -
NLM
Paz RF da, Bazán Guzmán JL, Milan LA. Bayesian estimation for a mixture of simplex distributions with an unknown number of components Brazil: HDI analysis in Brazil [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2017 ; 44( 9): 1630-1643.[citado 2026 abr. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2016.1221903 -
Vancouver
Paz RF da, Bazán Guzmán JL, Milan LA. Bayesian estimation for a mixture of simplex distributions with an unknown number of components Brazil: HDI analysis in Brazil [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2017 ; 44( 9): 1630-1643.[citado 2026 abr. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2016.1221903 - L-logistic regression models: prior sensitivity analysis, robustness to outliers and applications
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