Bayesian inference for generalized extreme value distributions via Hamiltonian Monte Carlo (2017)
- Authors:
- Autor USP: EHLERS, RICARDO SANDES - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1080/03610918.2016.1152365
- Subjects: PROBABILIDADE; INFERÊNCIA BAYESIANA; ESTATÍSTICA APLICADA; INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
- Keywords: Bayesian approach; Extreme value; Hamiltonian Monte Carlo; Markov chain Monte Carlo; Riemann manifold
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Philadelphia
- Date published: 2017
- Source:
- Título: Communications in Statistics - Simulation and Computation
- ISSN: 0361-0918
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 46, n. 7, p. 5285-5302, 2017
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
HARTMANN, Marcelo e EHLERS, Ricardo Sandes. Bayesian inference for generalized extreme value distributions via Hamiltonian Monte Carlo. Communications in Statistics - Simulation and Computation, v. 46, n. 7, p. 5285-5302, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/03610918.2016.1152365. Acesso em: 16 abr. 2026. -
APA
Hartmann, M., & Ehlers, R. S. (2017). Bayesian inference for generalized extreme value distributions via Hamiltonian Monte Carlo. Communications in Statistics - Simulation and Computation, 46( 7), 5285-5302. doi:10.1080/03610918.2016.1152365 -
NLM
Hartmann M, Ehlers RS. Bayesian inference for generalized extreme value distributions via Hamiltonian Monte Carlo [Internet]. Communications in Statistics - Simulation and Computation. 2017 ; 46( 7): 5285-5302.[citado 2026 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1080/03610918.2016.1152365 -
Vancouver
Hartmann M, Ehlers RS. Bayesian inference for generalized extreme value distributions via Hamiltonian Monte Carlo [Internet]. Communications in Statistics - Simulation and Computation. 2017 ; 46( 7): 5285-5302.[citado 2026 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1080/03610918.2016.1152365 - Modelos de volatilidade estocástica utilizando os métodos de Langevin ajustado Metropolis e de Monte Carlo Hamiltoniano
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