ANOCVA: a nonparametric statistical test to compare clustering structures (2018)
- Authors:
- USP affiliated authors: PATRIOTA, ALEXANDRE GALVÃO - IME ; FUJITA, ANDRÉ - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1007/978-3-319-74974-7_6
- Subjects: BIOINFORMÁTICA; BIOESTATÍSTICA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Status:
- Nenhuma versão em acesso aberto identificada
-
ABNT
PATRIOTA, Alexandre Galvão et al. ANOCVA: a nonparametric statistical test to compare clustering structures. Theoretical and applied aspects of systems biology. Tradução . Cham: Springer, 2018. . Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-319-74974-7_6. Acesso em: 18 mar. 2026. -
APA
Patriota, A. G., Vidal, M. C., Jesus, D. A. C. de, & Fujita, A. (2018). ANOCVA: a nonparametric statistical test to compare clustering structures. In Theoretical and applied aspects of systems biology. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-319-74974-7_6 -
NLM
Patriota AG, Vidal MC, Jesus DAC de, Fujita A. ANOCVA: a nonparametric statistical test to compare clustering structures [Internet]. In: Theoretical and applied aspects of systems biology. Cham: Springer; 2018. [citado 2026 mar. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-74974-7_6 -
Vancouver
Patriota AG, Vidal MC, Jesus DAC de, Fujita A. ANOCVA: a nonparametric statistical test to compare clustering structures [Internet]. In: Theoretical and applied aspects of systems biology. Cham: Springer; 2018. [citado 2026 mar. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-74974-7_6 - A non-parametric statistical test to compare clusters with applications in functional magnetic resonance imaging data
- A non-parametric method to estimate the number of clusters
- Functional clustering of time series gene expression data by Granger causality
- Uma medida de evidência alternativa para testar hipóteses gerais
- The likelihood-ratio measure
- A q-Exponential regression model
- A classical measure of evidence for general null hypotheses
- On scale-mixture Birnbaum-Saunders distributions
- Higher-order asymptotic refinements in a multivariate regression model with general parameterization
- On some assumptions of the null hypothesis statistical testing
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