Modelling asymmetric data by using the log-gamma-normal regression model (2022)
- Authors:
- Autor USP: BOLFARINE, HELENO - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.3390/math10071199
- Subjects: PROBABILIDADE; PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
- Keywords: log-gamma-normal distribution; linear regression models; asymmetric data; censored data; maximum likelihood estimators
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Mathematics
- ISSN: 2227-7390
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 10, n. 7, artigo n. 1199, p. 1-16, 2022
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by
-
ABNT
TOVAR-FALÓN, Roger e MARTÍNEZ-FLÓREZ, Guillermo e BOLFARINE, Heleno. Modelling asymmetric data by using the log-gamma-normal regression model. Mathematics, v. 10, n. artigo 1199, p. 1-16, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/math10071199. Acesso em: 07 nov. 2024. -
APA
Tovar-Falón, R., Martínez-Flórez, G., & Bolfarine, H. (2022). Modelling asymmetric data by using the log-gamma-normal regression model. Mathematics, 10( artigo 1199), 1-16. doi:10.3390/math10071199 -
NLM
Tovar-Falón R, Martínez-Flórez G, Bolfarine H. Modelling asymmetric data by using the log-gamma-normal regression model [Internet]. Mathematics. 2022 ; 10( artigo 1199): 1-16.[citado 2024 nov. 07 ] Available from: https://doi.org/10.3390/math10071199 -
Vancouver
Tovar-Falón R, Martínez-Flórez G, Bolfarine H. Modelling asymmetric data by using the log-gamma-normal regression model [Internet]. Mathematics. 2022 ; 10( artigo 1199): 1-16.[citado 2024 nov. 07 ] Available from: https://doi.org/10.3390/math10071199 - Some shrinkage techniques for predicting the population total in finite populations
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Informações sobre o DOI: 10.3390/math10071199 (Fonte: oaDOI API)
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