Discrete bilal distribution in the presence of right-censored data and a cure fraction (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: ACHCAR, JORGE ALBERTO - FMRP ; MARTINEZ, EDSON ZANGIACOMI - FMRP
- Unidade: FMRP
- DOI: 10.19139/soic-2310-5070-1414
- Subjects: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA; VEROSSIMILHANÇA; CURA; INFERÊNCIA BAYESIANA; DISTRIBUIÇÃO DISCRETA; DADOS CENSURADOS
- Keywords: Survival analysis; Maximum likelihood estimation; Cure fraction; Bayesian inference; Discrete distributions; Censored data
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: International Academic Press
- Publisher place: Hong Kong
- Date published: 2022
- Source:
- Título: Statistics, Optimization & Information Computing
- ISSN: 2310-5070
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 10, n. 4, p. 1168-1186, 2022
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: hybrid
- Licença: cc-by
-
ABNT
FREITAS, Bruno Caparroz Lopes de et al. Discrete bilal distribution in the presence of right-censored data and a cure fraction. Statistics, Optimization & Information Computing, v. 10, n. 4, p. 1168-1186, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.19139/soic-2310-5070-1414. Acesso em: 28 dez. 2025. -
APA
Freitas, B. C. L. de, Achcar, J. A., Peres, M. V. de O., & Martinez, E. Z. (2022). Discrete bilal distribution in the presence of right-censored data and a cure fraction. Statistics, Optimization & Information Computing, 10( 4), 1168-1186. doi:10.19139/soic-2310-5070-1414 -
NLM
Freitas BCL de, Achcar JA, Peres MV de O, Martinez EZ. Discrete bilal distribution in the presence of right-censored data and a cure fraction [Internet]. Statistics, Optimization & Information Computing. 2022 ; 10( 4): 1168-1186.[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.19139/soic-2310-5070-1414 -
Vancouver
Freitas BCL de, Achcar JA, Peres MV de O, Martinez EZ. Discrete bilal distribution in the presence of right-censored data and a cure fraction [Internet]. Statistics, Optimization & Information Computing. 2022 ; 10( 4): 1168-1186.[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.19139/soic-2310-5070-1414 - Uma abordagem bayesiana na análise de dados longitudinais obtidos por amostragem com reposição
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Informações sobre o DOI: 10.19139/soic-2310-5070-1414 (Fonte: oaDOI API)
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