Likelihood-based tests in zero-inflated power series models (2019)
- Authors:
- Autor USP: CANCHO, VICENTE GARIBAY - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1080/00949655.2018.1554660
- Subjects: INFERÊNCIA PARAMÉTRICA; INFERÊNCIA BAYESIANA; MÉTODO DE MONTE CARLO; VEROSSIMILHANÇA; TESTES DE HIPÓTESES
- Keywords: Excess of zeros; large-sample tests; likelihood-based inference; power series distributions
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Journal of Statistical Computation and Simulation
- ISSN: 0094-9655
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 89, n. 3, p. 443-460, 2019
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
ZAVALETA, Katherine Elizabeth Coaguila e CANCHO, Vicente Garibay e LEMONTE, Artur José. Likelihood-based tests in zero-inflated power series models. Journal of Statistical Computation and Simulation, v. 89, n. 3, p. 443-460, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/00949655.2018.1554660. Acesso em: 10 maio 2025. -
APA
Zavaleta, K. E. C., Cancho, V. G., & Lemonte, A. J. (2019). Likelihood-based tests in zero-inflated power series models. Journal of Statistical Computation and Simulation, 89( 3), 443-460. doi:10.1080/00949655.2018.1554660 -
NLM
Zavaleta KEC, Cancho VG, Lemonte AJ. Likelihood-based tests in zero-inflated power series models [Internet]. Journal of Statistical Computation and Simulation. 2019 ; 89( 3): 443-460.[citado 2025 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.1080/00949655.2018.1554660 -
Vancouver
Zavaleta KEC, Cancho VG, Lemonte AJ. Likelihood-based tests in zero-inflated power series models [Internet]. Journal of Statistical Computation and Simulation. 2019 ; 89( 3): 443-460.[citado 2025 maio 10 ] Available from: https://doi.org/10.1080/00949655.2018.1554660 - The complementary exponential power lifetime model
- The generalized exponential-power series cure rate model with covariates and latent activation schemes
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Informações sobre o DOI: 10.1080/00949655.2018.1554660 (Fonte: oaDOI API)
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