A Bayesian sparse finite mixture model for clustering data from a heterogeneous population (2020)
- Authors:
- Autor USP: SUZUKI, ADRIANO KAMIMURA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1214/18-BJPS425
- Subjects: DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE); INFERÊNCIA BAYESIANA; AMOSTRAGEM; MÉTODO DE MONTE CARLO
- Keywords: Mixture model; Gibbs sampling; Metropolis-Hastings; Split-merge update
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Brazilian Journal of Probability and Statistics
- ISSN: 0103-0752
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 34, n. 2, p. 323-344
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: bronze
-
ABNT
SARAIVA, Erlandson Ferreira e SUZUKI, Adriano Kamimura e MILAN, Luis Aparecido. A Bayesian sparse finite mixture model for clustering data from a heterogeneous population. Brazilian Journal of Probability and Statistics, v. 34, n. 2, p. 323-344, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1214/18-BJPS425. Acesso em: 29 dez. 2025. -
APA
Saraiva, E. F., Suzuki, A. K., & Milan, L. A. (2020). A Bayesian sparse finite mixture model for clustering data from a heterogeneous population. Brazilian Journal of Probability and Statistics, 34( 2), 323-344. doi:10.1214/18-BJPS425 -
NLM
Saraiva EF, Suzuki AK, Milan LA. A Bayesian sparse finite mixture model for clustering data from a heterogeneous population [Internet]. Brazilian Journal of Probability and Statistics. 2020 ; 34( 2): 323-344.[citado 2025 dez. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1214/18-BJPS425 -
Vancouver
Saraiva EF, Suzuki AK, Milan LA. A Bayesian sparse finite mixture model for clustering data from a heterogeneous population [Internet]. Brazilian Journal of Probability and Statistics. 2020 ; 34( 2): 323-344.[citado 2025 dez. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1214/18-BJPS425 - Uma abordagem bayesiana para o modelo de sobrevivência bivariado derivado da cópula AMH
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Informações sobre o DOI: 10.1214/18-BJPS425 (Fonte: oaDOI API)
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