The semiparametric regression model for bimodal data with different penalized smoothers applied to climatology, ethanol and air quality data (2020)
- Authors:
- USP affiliated authors: ORTEGA, EDWIN MOISES MARCOS - ESALQ ; VASCONCELOS, JULIO CEZAR SOUZA - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.1080/02664763.2020.1803812
- Subjects: ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO; CLIMATOLOGIA; DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE); ETANOL; INFERÊNCIA SEMIPARAMÉTRICA; MODELOS MATEMÁTICOS; PROCESSOS GAUSSIANOS; QUALIDADE DO AR
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Journal of Applied Statistics
- ISSN: 0266-4763
- Volume/Número/Paginação/Ano: online, p.1-20, 2020
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
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-
ABNT
VASCONCELOS, Julio Cezar Souza e CORDEIRO, Gauss Moutinho e ORTEGA, Edwin Moises Marcos. The semiparametric regression model for bimodal data with different penalized smoothers applied to climatology, ethanol and air quality data. Journal of Applied Statistics, p. 1-20, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/02664763.2020.1803812. Acesso em: 29 mar. 2026. -
APA
Vasconcelos, J. C. S., Cordeiro, G. M., & Ortega, E. M. M. (2020). The semiparametric regression model for bimodal data with different penalized smoothers applied to climatology, ethanol and air quality data. Journal of Applied Statistics, 1-20. doi:10.1080/02664763.2020.1803812 -
NLM
Vasconcelos JCS, Cordeiro GM, Ortega EMM. The semiparametric regression model for bimodal data with different penalized smoothers applied to climatology, ethanol and air quality data [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2020 ; 1-20.[citado 2026 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2020.1803812 -
Vancouver
Vasconcelos JCS, Cordeiro GM, Ortega EMM. The semiparametric regression model for bimodal data with different penalized smoothers applied to climatology, ethanol and air quality data [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2020 ; 1-20.[citado 2026 mar. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2020.1803812 - A new heteroscedastic regression to analyze mass loss of wood in civil construction in Brazil
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