Influence diagnostics in mixed effects logistic regression models (2019)
- Authors:
- Autor USP: GIAMPAOLI, VIVIANA - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1007/s11749-018-0613-3
- Subjects: REGRESSÃO LINEAR; MODELOS LINEARES GENERALIZADOS
- Keywords: Approximation of integrals; Correlated binary responses; Metropolis–Hastings and Monte Carlo methods; Probability of success; R software
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Heidelberg
- Date published: 2019
- Source:
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
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-
ABNT
TAPIA, Alejandra et al. Influence diagnostics in mixed effects logistic regression models. Test, v. 28, n. 3, p. 920–942, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11749-018-0613-3. Acesso em: 27 mar. 2026. -
APA
Tapia, A., Leiva, V., Diaz, M. del P., & Giampaoli, V. (2019). Influence diagnostics in mixed effects logistic regression models. Test, 28( 3), 920–942. doi:10.1007/s11749-018-0613-3 -
NLM
Tapia A, Leiva V, Diaz M del P, Giampaoli V. Influence diagnostics in mixed effects logistic regression models [Internet]. Test. 2019 ; 28( 3): 920–942.[citado 2026 mar. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11749-018-0613-3 -
Vancouver
Tapia A, Leiva V, Diaz M del P, Giampaoli V. Influence diagnostics in mixed effects logistic regression models [Internet]. Test. 2019 ; 28( 3): 920–942.[citado 2026 mar. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11749-018-0613-3 - Stem cells labeled with superparamagnetic iron oxide nanoparticles in a preclinical model of cerebral ischemia: a systematic review with meta-analysis
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