Regression models for the comparison of measurement methods (2020)
- Authors:
- USP affiliated authors: BOLFARINE, HELENO - IME ; ANDRADE FILHO, MÁRIO DE CASTRO - ICMC
- Unidades: IME; ICMC
- DOI: 10.1007/978-3-030-57935-7
- Subjects: ESTATÍSTICA APLICADA; ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO; VIÉS DO TESTE
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Descrição física: 64 p
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
BOLFARINE, Heleno e CASTRO, Mário de e GALEA ROJAS, Manuel Jesus. Regression models for the comparison of measurement methods. . Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-57935-7. Acesso em: 21 jan. 2026. , 2020 -
APA
Bolfarine, H., Castro, M. de, & Galea Rojas, M. J. (2020). Regression models for the comparison of measurement methods. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-57935-7 -
NLM
Bolfarine H, Castro M de, Galea Rojas MJ. Regression models for the comparison of measurement methods [Internet]. 2020 ;[citado 2026 jan. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-57935-7 -
Vancouver
Bolfarine H, Castro M de, Galea Rojas MJ. Regression models for the comparison of measurement methods [Internet]. 2020 ;[citado 2026 jan. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-57935-7 - Bayesian inference in measurement error models for replicated data
- Detection of analytical bias when comparing two or more measuring methods
- An exact test for analytical bias detection
- Untitled. [Letter to the Editor]
- Local influence in regression for the detection of analytical bias
- Hypothesis testing in an errors-in-variables model with heteroscedastic measurement errors
- Consistent estimation and testing in comparing analytical bias models
- Local influence assessment in heteroscedastic measurement error models
- Consistent estimation and testing in heteroscedastic polynomial errors-in-variables models
- In this book, we present models and statistical methods for the comparison... [Prefácio]
Informações sobre o DOI: 10.1007/978-3-030-57935-7 (Fonte: oaDOI API)
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