Bayesian influence diagnostics using normalized functional Bregman divergence (2022)
- Authors:
- Autor USP: EHLERS, RICARDO SANDES - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1080/03610926.2020.1764583
- Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA; CADEIAS DE MARKOV; MÉTODO DE MONTE CARLO
- Keywords: functional Bregman divergence; influential observations; Hamiltonian Monte Carlo
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
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- Título: Communications in Statistics : Theory and Methods
- ISSN: 0361-0926
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 51, n. 6, p. 1637–1652, 2022
- Este artigo NÃO possui versão em acesso aberto
-
Status: Nenhuma versão em acesso aberto identificada -
ABNT
DANILEVICZ, Ian Meneghel e EHLERS, Ricardo Sandes. Bayesian influence diagnostics using normalized functional Bregman divergence. Communications in Statistics : Theory and Methods, v. 51, n. 6, p. 1637–1652, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/03610926.2020.1764583. Acesso em: 15 mar. 2026. -
APA
Danilevicz, I. M., & Ehlers, R. S. (2022). Bayesian influence diagnostics using normalized functional Bregman divergence. Communications in Statistics : Theory and Methods, 51( 6), 1637–1652. doi:10.1080/03610926.2020.1764583 -
NLM
Danilevicz IM, Ehlers RS. Bayesian influence diagnostics using normalized functional Bregman divergence [Internet]. Communications in Statistics : Theory and Methods. 2022 ; 51( 6): 1637–1652.[citado 2026 mar. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1080/03610926.2020.1764583 -
Vancouver
Danilevicz IM, Ehlers RS. Bayesian influence diagnostics using normalized functional Bregman divergence [Internet]. Communications in Statistics : Theory and Methods. 2022 ; 51( 6): 1637–1652.[citado 2026 mar. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1080/03610926.2020.1764583 - Modelos de volatilidade estocástica utilizando os métodos de Langevin ajustado Metropolis e de Monte Carlo Hamiltoniano
- Influential observations in spatial models using Bregman divergence
- A Study Hamiltonian Monte Carlo methods in univariate GARCH models
- Riemann manifold Langevin methods on stochastic volatility estimation
- Outliers identification on spatial models
- Zero variance estimator for GJR-GARCH models via Hamiltonian Monte Carlo
- Computational tools for comparing asymmetric GARCH models via Bayes factors
- Comparing multivariate GARCH-DCC models using Hamiltonian Monte Carlo and Stan
- Bayesian estimation of the Kumaraswamy inverse Weibull distribution
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