Blending Bayesian and classical tools to define optimal sample-size-dependent significance levels (2019)
- Authors:
- USP affiliated authors: PEREIRA, CARLOS ALBERTO DE BRAGANCA - IME ; GANNON, MARK ANDREW - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1080/00031305.2018.1518268
- Assunto: TESTES DE HIPÓTESES
- Keywords: Hardy–Weinberg equilibrium; Neyman–Pearson lemma; Predictive distribution; Significance test
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Washington
- Date published: 2019
- Source:
- Título: The American Statistician
- ISSN: 0003-1305
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 73, n. sup1, p. 213-222, 2019
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
GANNON, Mark Andrew e PEREIRA, Carlos Alberto de Bragança e POLPO, Adriano. Blending Bayesian and classical tools to define optimal sample-size-dependent significance levels. The American Statistician, v. 73, n. sup1, p. 213-222, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/00031305.2018.1518268. Acesso em: 04 mar. 2026. -
APA
Gannon, M. A., Pereira, C. A. de B., & Polpo, A. (2019). Blending Bayesian and classical tools to define optimal sample-size-dependent significance levels. The American Statistician, 73( sup1), 213-222. doi:10.1080/00031305.2018.1518268 -
NLM
Gannon MA, Pereira CA de B, Polpo A. Blending Bayesian and classical tools to define optimal sample-size-dependent significance levels [Internet]. The American Statistician. 2019 ; 73( sup1): 213-222.[citado 2026 mar. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1080/00031305.2018.1518268 -
Vancouver
Gannon MA, Pereira CA de B, Polpo A. Blending Bayesian and classical tools to define optimal sample-size-dependent significance levels [Internet]. The American Statistician. 2019 ; 73( sup1): 213-222.[citado 2026 mar. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1080/00031305.2018.1518268 - Modeling overdispersed dengue data via Poisson inverse gaussian regression model: a case study in the city of Campo Grande, MS, Brazil
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Informações sobre o DOI: 10.1080/00031305.2018.1518268 (Fonte: oaDOI API)
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