Augmented-limited regression models with an application to the study of the risk perceived using continuous scales (2021)
- Authors:
- Autor USP: GUZMÁN, JORGE LUIS BAZÁN - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1080/02664763.2020.1783518
- Subjects: MODELAGEM DE DADOS; ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO; VEROSSIMILHANÇA; SIMULAÇÃO (ESTATÍSTICA)
- Keywords: Augmented beta rectangular distribution; diagnostic analysis; frequentist inference; regression models; limited response
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Journal of Applied Statistics
- ISSN: 0266-4763
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 48, n. 11, p. 1998-2021, 2021
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: green
-
ABNT
SILVA, Ana R. S et al. Augmented-limited regression models with an application to the study of the risk perceived using continuous scales. Journal of Applied Statistics, v. 48, n. 11, p. 1998-2021, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/02664763.2020.1783518. Acesso em: 04 nov. 2024. -
APA
Silva, A. R. S., Azevedo, C. L. N., Bazán Guzmán, J. L., & Nobre, J. S. (2021). Augmented-limited regression models with an application to the study of the risk perceived using continuous scales. Journal of Applied Statistics, 48( 11), 1998-2021. doi:10.1080/02664763.2020.1783518 -
NLM
Silva ARS, Azevedo CLN, Bazán Guzmán JL, Nobre JS. Augmented-limited regression models with an application to the study of the risk perceived using continuous scales [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2021 ; 48( 11): 1998-2021.[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2020.1783518 -
Vancouver
Silva ARS, Azevedo CLN, Bazán Guzmán JL, Nobre JS. Augmented-limited regression models with an application to the study of the risk perceived using continuous scales [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2021 ; 48( 11): 1998-2021.[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2020.1783518 - New links for binary regression: an application to coca cultivation in Peru
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Informações sobre o DOI: 10.1080/02664763.2020.1783518 (Fonte: oaDOI API)
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