A survey of a hurdle model for heavy-tailed data based on the generalized lambda distribution (2020)
- Authors:
- USP affiliated authors: PEIXOTO, CLAUDIA MONTEIRO - IME ; MARCONDES, DIEGO RIBEIRO - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1080/03610926.2018.1549251
- Subjects: ESTATÍSTICA APLICADA; DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE)
- Keywords: Generalized Lambda Distribution; Generalized Pareto Distribution; hurdle models; two-way model
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Communications in Statistics - Theory and Methods
- ISSN: 0361-0926
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 49, n. 4, p. 781-808, 2020
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: green
-
ABNT
MARCONDES, Diego e PEIXOTO, Cláudia Monteiro e MAIA, A. C. A survey of a hurdle model for heavy-tailed data based on the generalized lambda distribution. Communications in Statistics - Theory and Methods, v. 49, n. 4, p. 781-808, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/03610926.2018.1549251. Acesso em: 19 abr. 2024. -
APA
Marcondes, D., Peixoto, C. M., & Maia, A. C. (2020). A survey of a hurdle model for heavy-tailed data based on the generalized lambda distribution. Communications in Statistics - Theory and Methods, 49( 4), 781-808. doi:10.1080/03610926.2018.1549251 -
NLM
Marcondes D, Peixoto CM, Maia AC. A survey of a hurdle model for heavy-tailed data based on the generalized lambda distribution [Internet]. Communications in Statistics - Theory and Methods. 2020 ; 49( 4): 781-808.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1080/03610926.2018.1549251 -
Vancouver
Marcondes D, Peixoto CM, Maia AC. A survey of a hurdle model for heavy-tailed data based on the generalized lambda distribution [Internet]. Communications in Statistics - Theory and Methods. 2020 ; 49( 4): 781-808.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1080/03610926.2018.1549251 - Assessing randomness in case assignment: the case study of the Brazilian Supreme Court
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Informações sobre o DOI: 10.1080/03610926.2018.1549251 (Fonte: oaDOI API)
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