A hierarchical Bayesian approach for modeling the evolution of the 7-day moving average of the number of deaths by COVID-19 (2023)
- Authors:
- Autor USP: PEREIRA, CARLOS ALBERTO DE BRAGANCA - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1080/02664763.2022.2070136
- Subjects: ESTATÍSTICA APLICADA; INFERÊNCIA BAYESIANA; COVID-19
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Journal of Applied Statistics
- ISSN: 0266-4763
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 50, n. 10, p. 2194-2208, 2023
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
SARAIVA, Erlandson Ferreira e SAUER, Leandro e PEREIRA, Carlos Alberto de Bragança. A hierarchical Bayesian approach for modeling the evolution of the 7-day moving average of the number of deaths by COVID-19. Journal of Applied Statistics, v. 50, n. 10, p. 2194-2208, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/02664763.2022.2070136. Acesso em: 22 jan. 2026. -
APA
Saraiva, E. F., Sauer, L., & Pereira, C. A. de B. (2023). A hierarchical Bayesian approach for modeling the evolution of the 7-day moving average of the number of deaths by COVID-19. Journal of Applied Statistics, 50( 10), 2194-2208. doi:10.1080/02664763.2022.2070136 -
NLM
Saraiva EF, Sauer L, Pereira CA de B. A hierarchical Bayesian approach for modeling the evolution of the 7-day moving average of the number of deaths by COVID-19 [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2023 ; 50( 10): 2194-2208.[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2022.2070136 -
Vancouver
Saraiva EF, Sauer L, Pereira CA de B. A hierarchical Bayesian approach for modeling the evolution of the 7-day moving average of the number of deaths by COVID-19 [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2023 ; 50( 10): 2194-2208.[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2022.2070136 - Exact tests for equality of two proportions: Fisher v Bayes
- Cytogenetic study on individuals occupationally exposed to DDT
- Optimal sample depends on optimality criterion
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- Statistical information: a bayesian perspective
- Conceitos estatísticos: reflexões
Informações sobre o DOI: 10.1080/02664763.2022.2070136 (Fonte: oaDOI API)
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