Conway-Maxwell-Poisson seasonal autoregressive moving average model (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: ALENCAR, AIRLANE PEREIRA - IME ; MELO, MOIZÉS DA SILVA - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1080/00949655.2021.1955887
- Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS; DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE)
- Keywords: CMP-SARMA; Conway–Maxwell–Poisson distribution; time series of counts; seasonality
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Journal of Statistical Computation and Simulation
- ISSN: 0094-9655
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 92, n. 2, p. 283-299, 2022
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
MELO, Moizes da Silva e ALENCAR, Airlane Pereira. Conway-Maxwell-Poisson seasonal autoregressive moving average model. Journal of Statistical Computation and Simulation, v. 92, n. 2, p. 283-299, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/00949655.2021.1955887. Acesso em: 14 maio 2024. -
APA
Melo, M. da S., & Alencar, A. P. (2022). Conway-Maxwell-Poisson seasonal autoregressive moving average model. Journal of Statistical Computation and Simulation, 92( 2), 283-299. doi:10.1080/00949655.2021.1955887 -
NLM
Melo M da S, Alencar AP. Conway-Maxwell-Poisson seasonal autoregressive moving average model [Internet]. Journal of Statistical Computation and Simulation. 2022 ; 92( 2): 283-299.[citado 2024 maio 14 ] Available from: https://doi.org/10.1080/00949655.2021.1955887 -
Vancouver
Melo M da S, Alencar AP. Conway-Maxwell-Poisson seasonal autoregressive moving average model [Internet]. Journal of Statistical Computation and Simulation. 2022 ; 92( 2): 283-299.[citado 2024 maio 14 ] Available from: https://doi.org/10.1080/00949655.2021.1955887 - Conway-Maxwell-Poisson autoregressive moving average model for equidispersed, underdispersed, and overdispersed count data
- Modelagem de séries temporais de contagem usando a distribuição Conway-Maxwell-Poisson
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Informações sobre o DOI: 10.1080/00949655.2021.1955887 (Fonte: oaDOI API)
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