The odd log-logistic geometric family with applications in regression models with varying dispersion (2019)
- Authors:
- USP affiliated authors: ORTEGA, EDWIN MOISES MARCOS - ESALQ ; PRATAVIERA, FÁBIO - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.2991/jsta.d.190818.003
- Subjects: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA; DADOS CENSURADOS; DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE); MODELOS MATEMÁTICOS; VEROSSIMILHANÇA
- Keywords: Dispersão variável; Modelos de regressão
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Journal of Statistical Theory and Applications
- ISSN: 2214-1766
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 18, n. 3,p. 278–294, 2019
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
LIMA, Maria do Carmo S et al. The odd log-logistic geometric family with applications in regression models with varying dispersion. Journal of Statistical Theory and Applications, v. 18, n. 3, p. 278–294, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.2991/jsta.d.190818.003. Acesso em: 30 mar. 2026. -
APA
Lima, M. do C. S., Prataviera, F., Ortega, E. M. M., & Cordeiro, G. M. (2019). The odd log-logistic geometric family with applications in regression models with varying dispersion. Journal of Statistical Theory and Applications, 18( 3), 278–294. doi:10.2991/jsta.d.190818.003 -
NLM
Lima M do CS, Prataviera F, Ortega EMM, Cordeiro GM. The odd log-logistic geometric family with applications in regression models with varying dispersion [Internet]. Journal of Statistical Theory and Applications. 2019 ; 18( 3): 278–294.[citado 2026 mar. 30 ] Available from: https://doi.org/10.2991/jsta.d.190818.003 -
Vancouver
Lima M do CS, Prataviera F, Ortega EMM, Cordeiro GM. The odd log-logistic geometric family with applications in regression models with varying dispersion [Internet]. Journal of Statistical Theory and Applications. 2019 ; 18( 3): 278–294.[citado 2026 mar. 30 ] Available from: https://doi.org/10.2991/jsta.d.190818.003 - An extended Maxwell semiparametric regression for censored and uncensored data
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