Sampling with censored data: a practical guide (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: RODRIGUES, FRANCISCO APARECIDO - ICMC ; LOUZADA NETO, FRANCISCO - ICMC ; GUZMAN, DANIEL CAMILO FUENTES - Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
- Unidades: ICMC; Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
- DOI: 10.1080/00949655.2024.2409379
- Subjects: DADOS CENSURADOS; ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA; SIMULAÇÃO; DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE)
- Keywords: cure fraction; sampling; Weibull distribution
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Journal of Statistical Computation and Simulation
- ISSN: 0094-9655
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 94, n. 18, p. 4072-4106, 2024
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: green
-
ABNT
RAMOS, Pedro Luiz et al. Sampling with censored data: a practical guide. Journal of Statistical Computation and Simulation, v. 94, n. 18, p. 4072-4106, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/00949655.2024.2409379. Acesso em: 26 dez. 2025. -
APA
Ramos, P. L., Guzman, D. C. F., Mota, A. L., Saavedra, D., Rodrigues, F. A., & Louzada, F. (2024). Sampling with censored data: a practical guide. Journal of Statistical Computation and Simulation, 94( 18), 4072-4106. doi:10.1080/00949655.2024.2409379 -
NLM
Ramos PL, Guzman DCF, Mota AL, Saavedra D, Rodrigues FA, Louzada F. Sampling with censored data: a practical guide [Internet]. Journal of Statistical Computation and Simulation. 2024 ; 94( 18): 4072-4106.[citado 2025 dez. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1080/00949655.2024.2409379 -
Vancouver
Ramos PL, Guzman DCF, Mota AL, Saavedra D, Rodrigues FA, Louzada F. Sampling with censored data: a practical guide [Internet]. Journal of Statistical Computation and Simulation. 2024 ; 94( 18): 4072-4106.[citado 2025 dez. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1080/00949655.2024.2409379 - Influence diagnostics for skew-scale mixtures of normal distributions censored linear regression models
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Informações sobre o DOI: 10.1080/00949655.2024.2409379 (Fonte: oaDOI API)
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