A new cure rate regression framework for bivariate data based on the Chen distribution (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: MARTINEZ, EDSON ZANGIACOMI - FMRP ; ACHCAR, JORGE ALBERTO - FMRP
- Unidade: FMRP
- DOI: 10.1177/09622802221122418
- Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA; CURA; PROBABILIDADE; ESTUDOS RETROSPECTIVOS
- Keywords: Bayesian approach; Chen distribution; Cure rate model; Survival regression analysis
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Statistical Methods in Medical Research
- ISSN: 0962-2802
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 31, n. 12, p. 2442-2455, 2022
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
OLIVEIRA, Ricardo Puziol de et al. A new cure rate regression framework for bivariate data based on the Chen distribution. Statistical Methods in Medical Research, v. 31, n. 12, p. 2442-2455, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1177/09622802221122418. Acesso em: 21 jan. 2026. -
APA
Oliveira, R. P. de, Peres, M. V. de O., Martinez, E. Z., & Achcar, J. A. (2022). A new cure rate regression framework for bivariate data based on the Chen distribution. Statistical Methods in Medical Research, 31( 12), 2442-2455. doi:10.1177/09622802221122418 -
NLM
Oliveira RP de, Peres MV de O, Martinez EZ, Achcar JA. A new cure rate regression framework for bivariate data based on the Chen distribution [Internet]. Statistical Methods in Medical Research. 2022 ; 31( 12): 2442-2455.[citado 2026 jan. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1177/09622802221122418 -
Vancouver
Oliveira RP de, Peres MV de O, Martinez EZ, Achcar JA. A new cure rate regression framework for bivariate data based on the Chen distribution [Internet]. Statistical Methods in Medical Research. 2022 ; 31( 12): 2442-2455.[citado 2026 jan. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1177/09622802221122418 - Binary data in the presence of covariates and misclassifications: a bayesian approach
- Bayesian bivariate generalized Lindley model for survival data with a cure fraction
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Informações sobre o DOI: 10.1177/09622802221122418 (Fonte: oaDOI API)
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