Modeling overdispersed dengue data via Poisson inverse gaussian regression model: a case study in the city of Campo Grande, MS, Brazil (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: PEREIRA, CARLOS ALBERTO DE BRAGANCA - IME ; GANNON, MARK ANDREW - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.3390/e24091256
- Subjects: REGRESSÃO LINEAR; DENGUE
- Keywords: dengue fever; poisson regression model; negative binomial regression model; Poisson inverse Gaussian regression model; maximum likelihood estimation
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
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ABNT
SARAIVA, Erlandson Ferreira et al. Modeling overdispersed dengue data via Poisson inverse gaussian regression model: a case study in the city of Campo Grande, MS, Brazil. Entropy, v. 24, n. artigo 1256, p. 1-16, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e24091256. Acesso em: 02 mar. 2026. -
APA
Saraiva, E. F., Vigas, V. P., Flesch, M. V., Gannon, M. A., & Pereira, C. A. de B. (2022). Modeling overdispersed dengue data via Poisson inverse gaussian regression model: a case study in the city of Campo Grande, MS, Brazil. Entropy, 24( artigo 1256), 1-16. doi:10.3390/e24091256 -
NLM
Saraiva EF, Vigas VP, Flesch MV, Gannon MA, Pereira CA de B. Modeling overdispersed dengue data via Poisson inverse gaussian regression model: a case study in the city of Campo Grande, MS, Brazil [Internet]. Entropy. 2022 ; 24( artigo 1256): 1-16.[citado 2026 mar. 02 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e24091256 -
Vancouver
Saraiva EF, Vigas VP, Flesch MV, Gannon MA, Pereira CA de B. Modeling overdispersed dengue data via Poisson inverse gaussian regression model: a case study in the city of Campo Grande, MS, Brazil [Internet]. Entropy. 2022 ; 24( artigo 1256): 1-16.[citado 2026 mar. 02 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e24091256 - Blending Bayesian and classical tools to define optimal sample-size-dependent significance levels
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Informações sobre o DOI: 10.3390/e24091256 (Fonte: oaDOI API)
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3113265 - Modeling overdi... | Direct link |
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