The Log-gamma-logistic regression model: estimation, sensibility and residual analysis (2017)
- Authors:
- Autor USP: ORTEGA, EDWIN MOISES MARCOS - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.2991/jsta.2017.16.4.9
- Subjects: DADOS CENSURADOS; DISTRIBUIÇÃO LOGÍSTICA; MODELOS MATEMÁTICOS; VEROSSIMILHANÇA
- Keywords: Análise residual; Modelo de regressão
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: Heidelberg
- Date published: 2017
- Source:
- Título: Journal of Statistical Theory and Applications
- ISSN: 2214-1766
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 16, n. 4, p. 547–564, 2017
- Este artigo possui versão em acesso aberto
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- Versão do Documento: Versão publicada (Published version)
-
Status: Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access) -
ABNT
HASHIMOTO, Elizabeth M et al. The Log-gamma-logistic regression model: estimation, sensibility and residual analysis. Journal of Statistical Theory and Applications, v. 16, n. 4, p. 547–564, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.2991/jsta.2017.16.4.9. Acesso em: 11 mar. 2026. -
APA
Hashimoto, E. M., Ortega, E. M. M., Cordeiro, G. M., & Hamedani, G. G. (2017). The Log-gamma-logistic regression model: estimation, sensibility and residual analysis. Journal of Statistical Theory and Applications, 16( 4), 547–564. doi:10.2991/jsta.2017.16.4.9 -
NLM
Hashimoto EM, Ortega EMM, Cordeiro GM, Hamedani GG. The Log-gamma-logistic regression model: estimation, sensibility and residual analysis [Internet]. Journal of Statistical Theory and Applications. 2017 ; 16( 4): 547–564.[citado 2026 mar. 11 ] Available from: https://doi.org/10.2991/jsta.2017.16.4.9 -
Vancouver
Hashimoto EM, Ortega EMM, Cordeiro GM, Hamedani GG. The Log-gamma-logistic regression model: estimation, sensibility and residual analysis [Internet]. Journal of Statistical Theory and Applications. 2017 ; 16( 4): 547–564.[citado 2026 mar. 11 ] Available from: https://doi.org/10.2991/jsta.2017.16.4.9 - The McBurr XII and Log-McBurr XII Models with applications to lifetime data
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