Assessing dynamic effects on a Bayesian matrix-variate dynamic linear model: an application to task-based fMRI data analysis (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: PEREIRA, CARLOS ALBERTO DE BRAGANCA - IME ; JIMÉNEZ, JOHNATAN CARDONA - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1016/j.csda.2021.107297
- Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA; MODELOS LINEARES GENERALIZADOS
- Keywords: Bayesian inference; Dynamic linear models; Monte Carlo integration; Task-based fMRI
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Computational Statistics & Data Analysis
- ISSN: 0167-9473
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 163, artigo n. 107297, p. 1-19, 2021
- Este periódico possui versão em assinatura (ou híbrida)
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- Versão: publishedVersion
- Licença: cc-by
- Evidência: deprecated
- Status do Acesso Aberto: hybrid
-
ABNT
JIMÉNEZ, Johnatan Cardona e PEREIRA, Carlos Alberto de Bragança. Assessing dynamic effects on a Bayesian matrix-variate dynamic linear model: an application to task-based fMRI data analysis. Computational Statistics & Data Analysis, v. 163, n. artigo 107297, p. 1-19, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.csda.2021.107297. Acesso em: 10 mar. 2026. -
APA
Jiménez, J. C., & Pereira, C. A. de B. (2021). Assessing dynamic effects on a Bayesian matrix-variate dynamic linear model: an application to task-based fMRI data analysis. Computational Statistics & Data Analysis, 163( artigo 107297), 1-19. doi:10.1016/j.csda.2021.107297 -
NLM
Jiménez JC, Pereira CA de B. Assessing dynamic effects on a Bayesian matrix-variate dynamic linear model: an application to task-based fMRI data analysis [Internet]. Computational Statistics & Data Analysis. 2021 ; 163( artigo 107297): 1-19.[citado 2026 mar. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.csda.2021.107297 -
Vancouver
Jiménez JC, Pereira CA de B. Assessing dynamic effects on a Bayesian matrix-variate dynamic linear model: an application to task-based fMRI data analysis [Internet]. Computational Statistics & Data Analysis. 2021 ; 163( artigo 107297): 1-19.[citado 2026 mar. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.csda.2021.107297 - Fully Bayesian modeling for fMRI group analysis
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