L-logistic regression models: prior sensitivity analysis, robustness to outliers and applications (2019)
- Authors:
- Autor USP: GUZMÁN, JORGE LUIS BAZÁN - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1214/18-BJPS397
- Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA; DISTRIBUIÇÃO LOGÍSTICA; DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE); ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO
- Keywords: L-Logistic distribution; beta distribution; Sensibility analysis
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Brazilian Journal of Probability and Statistics
- ISSN: 0103-0752
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 33, n. 3, p. 455-479, 2019
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: bronze
-
ABNT
PAZ, Rosineide F. da e BALAKRISHNAN, Narayanaswamy e BAZÁN GUZMÁN, Jorge Luis. L-logistic regression models: prior sensitivity analysis, robustness to outliers and applications. Brazilian Journal of Probability and Statistics, v. 33, n. 3, p. 455-479, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1214/18-BJPS397. Acesso em: 19 abr. 2024. -
APA
Paz, R. F. da, Balakrishnan, N., & Bazán Guzmán, J. L. (2019). L-logistic regression models: prior sensitivity analysis, robustness to outliers and applications. Brazilian Journal of Probability and Statistics, 33( 3), 455-479. doi:10.1214/18-BJPS397 -
NLM
Paz RF da, Balakrishnan N, Bazán Guzmán JL. L-logistic regression models: prior sensitivity analysis, robustness to outliers and applications [Internet]. Brazilian Journal of Probability and Statistics. 2019 ; 33( 3): 455-479.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1214/18-BJPS397 -
Vancouver
Paz RF da, Balakrishnan N, Bazán Guzmán JL. L-logistic regression models: prior sensitivity analysis, robustness to outliers and applications [Internet]. Brazilian Journal of Probability and Statistics. 2019 ; 33( 3): 455-479.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1214/18-BJPS397 - Uma família de modelos de resposta ao ítem normal assimétrica
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Informações sobre o DOI: 10.1214/18-BJPS397 (Fonte: oaDOI API)
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