Double generalized linear model for tissue culture proportion data: a Bayesian perspective (2011)
- Authors:
- USP affiliated authors: LEANDRO, ROSELI APARECIDA - ESALQ ; DEMETRIO, CLARICE GARCIA BORGES - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.1080/02664763.2010.529875
- Subjects: AMOSTRAGEM; CADEIAS DE MARKOV; CULTURA DE TECIDOS VEGETAIS; DISTRIBUIÇÃO BINOMIAL; INFERÊNCIA BAYESIANA; MAÇA; MODELOS LINEARES GENERALIZADOS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Journal of Applied Statistics
- ISSN: 0266-4763
- Volume/Número/Paginação/Ano: v 38, n. 8, p. 1717–1731, 2011
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
VIEIRA, Afrânio M. C et al. Double generalized linear model for tissue culture proportion data: a Bayesian perspective. Journal of Applied Statistics, n. 8, p. 1717–1731, 2011Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/02664763.2010.529875. Acesso em: 04 dez. 2025. -
APA
Vieira, A. M. C., Leandro, R. A., Demétrio, C. G. B., & Molenberghs, G. (2011). Double generalized linear model for tissue culture proportion data: a Bayesian perspective. Journal of Applied Statistics, ( 8), 1717–1731. doi:10.1080/02664763.2010.529875 -
NLM
Vieira AMC, Leandro RA, Demétrio CGB, Molenberghs G. Double generalized linear model for tissue culture proportion data: a Bayesian perspective [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2011 ;( 8): 1717–1731.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2010.529875 -
Vancouver
Vieira AMC, Leandro RA, Demétrio CGB, Molenberghs G. Double generalized linear model for tissue culture proportion data: a Bayesian perspective [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2011 ;( 8): 1717–1731.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2010.529875 - Aplicação dos modelos lineares generalizados na análise do número de estômatos em coentro (Coriandrum Sativum L.): uma abordagem bayesiana
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Informações sobre o DOI: 10.1080/02664763.2010.529875 (Fonte: oaDOI API)
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