Predição e determinantes de crimes de homicídios no Brasil utilizando métodos de machine learning não paramétricos (2018)
- Authors:
- Autor USP: LOPES, LUCAS PEREIRA - Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
- Unidade: Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS); HOMICÍDIO
- Keywords: Crime; Determinantes; Predição
- Language: Português
- Imprenta:
- Publisher: Universidade Federal do Paraná
- Publisher place: Curitiba
- Date published: 2018
- Source:
- Título: Livro de Resumos
- Conference titles: Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria - RBras
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ABNT
LOPES, Lucas Pereira e MARCHEZINI, Beatriz Rezzieri. Predição e determinantes de crimes de homicídios no Brasil utilizando métodos de machine learning não paramétricos. 2018, Anais.. Curitiba: Universidade Federal do Paraná, 2018. Disponível em: http://leg.ufpr.br/~walmes/rbras63/livro-resumos-rbras63.pdf. Acesso em: 03 jan. 2026. -
APA
Lopes, L. P., & Marchezini, B. R. (2018). Predição e determinantes de crimes de homicídios no Brasil utilizando métodos de machine learning não paramétricos. In Livro de Resumos. Curitiba: Universidade Federal do Paraná. Recuperado de http://leg.ufpr.br/~walmes/rbras63/livro-resumos-rbras63.pdf -
NLM
Lopes LP, Marchezini BR. Predição e determinantes de crimes de homicídios no Brasil utilizando métodos de machine learning não paramétricos [Internet]. Livro de Resumos. 2018 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: http://leg.ufpr.br/~walmes/rbras63/livro-resumos-rbras63.pdf -
Vancouver
Lopes LP, Marchezini BR. Predição e determinantes de crimes de homicídios no Brasil utilizando métodos de machine learning não paramétricos [Internet]. Livro de Resumos. 2018 ;[citado 2026 jan. 03 ] Available from: http://leg.ufpr.br/~walmes/rbras63/livro-resumos-rbras63.pdf - Essays on bivariate option pricing via copula and heteroscedasticity models: a classical and bayesian approach
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