Sensitivity analysis of longitudinal count responses: a local influence approach and application to medical data (2019)
- Authors:
- Autor USP: GIAMPAOLI, VIVIANA - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1080/02664763.2018.1531978
- Subjects: MÉTODO DE MONTE CARLO; PROCESSOS DE POISSON; BIOESTATÍSTICA
- Keywords: Approximation of integrals; local influence; longitudinal data; Monte Carlo and Metropolis-Hastings methods; Poisson and negative binomial distributions
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Journal of Applied Statistics
- ISSN: 0266-4763
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 46, n. 6, p. 1021-1042, 2019
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
SILVA, Alejandra Andrea Tapia et al. Sensitivity analysis of longitudinal count responses: a local influence approach and application to medical data. Journal of Applied Statistics, v. 46, n. 6, p. 1021-1042, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/02664763.2018.1531978. Acesso em: 27 dez. 2025. -
APA
Silva, A. A. T., Giampaoli, V., Diaz, M. del P., & Leiva-Sanchez, V. (2019). Sensitivity analysis of longitudinal count responses: a local influence approach and application to medical data. Journal of Applied Statistics, 46( 6), 1021-1042. doi:10.1080/02664763.2018.1531978 -
NLM
Silva AAT, Giampaoli V, Diaz M del P, Leiva-Sanchez V. Sensitivity analysis of longitudinal count responses: a local influence approach and application to medical data [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2019 ; 46( 6): 1021-1042.[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2018.1531978 -
Vancouver
Silva AAT, Giampaoli V, Diaz M del P, Leiva-Sanchez V. Sensitivity analysis of longitudinal count responses: a local influence approach and application to medical data [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2019 ; 46( 6): 1021-1042.[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2018.1531978 - Peso de bebês ao nascer: análise preditiva baseada em modelos mistos
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Informações sobre o DOI: 10.1080/02664763.2018.1531978 (Fonte: oaDOI API)
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