A Bayesian inference approach for bivariate weibull distributions derived from roy and Morgenstern methods (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: MARTINEZ, EDSON ZANGIACOMI - FMRP ; ACHCAR, JORGE ALBERTO - FMRP ; PERES, MARCOS VINICIUS DE OLIVEIRA - FMRP ; SANTOS, MILENE REGINA DOS - INTER: ICMC -UFSCAR
- Unidades: FMRP; INTER: ICMC -UFSCAR
- DOI: 10.19139/soic-2310-5070-1240
- Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA; TAXA DE SOBREVIVÊNCIA; DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE)
- Keywords: Bayesian analysis; Bivariate lifetime model; Morgenstern family; Stress-strength property
- Language: Inglês
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- Título do periódico: Statistics, Optimization & Information Computing
- ISSN: 2310-5070
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 9, n. 3, p. 529-554, 2021
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: hybrid
- Licença: cc-by
-
ABNT
OLIVEIRA, Ricardo Puziol de et al. A Bayesian inference approach for bivariate weibull distributions derived from roy and Morgenstern methods. Statistics, Optimization & Information Computing, v. 9, n. 3, p. 529-554, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.19139/soic-2310-5070-1240. Acesso em: 24 abr. 2024. -
APA
Oliveira, R. P. de, Peres, M. V. de O., Santos, M. R. dos, Martinez, E. Z., & Achcar, J. A. (2021). A Bayesian inference approach for bivariate weibull distributions derived from roy and Morgenstern methods. Statistics, Optimization & Information Computing, 9( 3), 529-554. doi:10.19139/soic-2310-5070-1240 -
NLM
Oliveira RP de, Peres MV de O, Santos MR dos, Martinez EZ, Achcar JA. A Bayesian inference approach for bivariate weibull distributions derived from roy and Morgenstern methods [Internet]. Statistics, Optimization & Information Computing. 2021 ; 9( 3): 529-554.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.19139/soic-2310-5070-1240 -
Vancouver
Oliveira RP de, Peres MV de O, Santos MR dos, Martinez EZ, Achcar JA. A Bayesian inference approach for bivariate weibull distributions derived from roy and Morgenstern methods [Internet]. Statistics, Optimization & Information Computing. 2021 ; 9( 3): 529-554.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.19139/soic-2310-5070-1240 - Different inference approaches for the estimators of the sushila distribution
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Informações sobre o DOI: 10.19139/soic-2310-5070-1240 (Fonte: oaDOI API)
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