A finite mixture mixed proportion regression model for classification problems in longitudinal voting data (2023)
- Authors:
- Autor USP: GUZMÁN, JORGE LUIS BAZÁN - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1080/02664763.2021.1998392
- Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA; MÉTODOS MCMC; CLUSTERS
- Keywords: classification; L-Logistic mixed model; mixture model
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Journal of Applied Statistics
- ISSN: 0266-4763
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 50, n. 4, p. 871-888, 2023
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: green
-
ABNT
PAZ, Rosineide Fernando da et al. A finite mixture mixed proportion regression model for classification problems in longitudinal voting data. Journal of Applied Statistics, v. 50, n. 4, p. 871-888, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/02664763.2021.1998392. Acesso em: 27 dez. 2025. -
APA
Paz, R. F. da, Bazán Guzmán, J. L., Lachos, V. H., & Dey, D. K. (2023). A finite mixture mixed proportion regression model for classification problems in longitudinal voting data. Journal of Applied Statistics, 50( 4), 871-888. doi:10.1080/02664763.2021.1998392 -
NLM
Paz RF da, Bazán Guzmán JL, Lachos VH, Dey DK. A finite mixture mixed proportion regression model for classification problems in longitudinal voting data [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2023 ; 50( 4): 871-888.[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2021.1998392 -
Vancouver
Paz RF da, Bazán Guzmán JL, Lachos VH, Dey DK. A finite mixture mixed proportion regression model for classification problems in longitudinal voting data [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2023 ; 50( 4): 871-888.[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2021.1998392 - New links for binary regression: an application to coca cultivation in Peru
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Informações sobre o DOI: 10.1080/02664763.2021.1998392 (Fonte: oaDOI API)
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