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Artigo de periodico
Bayesian mixed model for survival data with semicompeting risks based on the Clayton copula (2024)
Patiño, Elizabeth González ; Tunes, Gisela ; Tanaka, Nelson Ithiro
Source: Brazilian Journal of Probability and Statistics. Unidade: IME
Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, ESTATÍSTICA
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ABNT
PATIÑO, Elizabeth González e TUNES, Gisela e TANAKA, Nelson Ithiro. Bayesian mixed model for survival data with semicompeting risks based on the Clayton copula. Brazilian Journal of Probability and Statistics, v. 38, n. 2, p. 302-320, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1214/24-bjps606. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Patiño, E. G., Tunes, G., & Tanaka, N. I. (2024). Bayesian mixed model for survival data with semicompeting risks based on the Clayton copula. Brazilian Journal of Probability and Statistics, 38( 2), 302-320. doi:10.1214/24-bjps606
NLM
Patiño EG, Tunes G, Tanaka NI. Bayesian mixed model for survival data with semicompeting risks based on the Clayton copula [Internet]. Brazilian Journal of Probability and Statistics. 2024 ; 38( 2): 302-320.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1214/24-bjps606
Vancouver
Patiño EG, Tunes G, Tanaka NI. Bayesian mixed model for survival data with semicompeting risks based on the Clayton copula [Internet]. Brazilian Journal of Probability and Statistics. 2024 ; 38( 2): 302-320.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1214/24-bjps606
Artigo de periodico
Bayesian diagnostics in a partially linear model with first-order autoregressive skew-normal errors (2024)
Liu, Yonghui; Lu, Jiawei; Paula, Gilberto Alvarenga ; Liu, Shuangzhe
Source: Computational Statistics. Unidade: IME
Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
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ABNT
LIU, Yonghui et al. Bayesian diagnostics in a partially linear model with first-order autoregressive skew-normal errors. Computational Statistics, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00180-024-01504-2. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Liu, Y., Lu, J., Paula, G. A., & Liu, S. (2024). Bayesian diagnostics in a partially linear model with first-order autoregressive skew-normal errors. Computational Statistics. doi:10.1007/s00180-024-01504-2
NLM
Liu Y, Lu J, Paula GA, Liu S. Bayesian diagnostics in a partially linear model with first-order autoregressive skew-normal errors [Internet]. Computational Statistics. 2024 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-024-01504-2
Vancouver
Liu Y, Lu J, Paula GA, Liu S. Bayesian diagnostics in a partially linear model with first-order autoregressive skew-normal errors [Internet]. Computational Statistics. 2024 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-024-01504-2
Tese (Doutorado)
Bayesian Inference in stochastic process to identify mortality attributed to sepsis (2024)
Eugenio, Nicholas Wagner; Fossaluza, Victor (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, CADEIAS DE MARKOV
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ABNT
EUGENIO, Nicholas Wagner. Bayesian Inference in stochastic process to identify mortality attributed to sepsis. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-12082024-083827/. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Eugenio, N. W. (2024). Bayesian Inference in stochastic process to identify mortality attributed to sepsis (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-12082024-083827/
NLM
Eugenio NW. Bayesian Inference in stochastic process to identify mortality attributed to sepsis [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-12082024-083827/
Vancouver
Eugenio NW. Bayesian Inference in stochastic process to identify mortality attributed to sepsis [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-12082024-083827/
Dissertação (Mestrado)
FBST em problemas de likelihood-free (2023)
Musetti, Marcela; Esteves, Luís Gustavo (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INFERÊNCIA BAYESIANA
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ABNT
MUSETTI, Marcela. FBST em problemas de likelihood-free. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03042023-095110/. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Musetti, M. (2023). FBST em problemas de likelihood-free (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03042023-095110/
NLM
Musetti M. FBST em problemas de likelihood-free [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03042023-095110/
Vancouver
Musetti M. FBST em problemas de likelihood-free [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03042023-095110/
Artigo de periodico
Bayesian P-splines applied to semiparametric models with errors fellowing a scale mixture of normals (2023)
Taddeo, Marcelo Magalhães ; Morettin, Pedro Alberto
Source: Sankhya A. Unidade: IME
Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, ESTATÍSTICA
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ABNT
TADDEO, Marcelo Magalhães e MORETTIN, Pedro Alberto. Bayesian P-splines applied to semiparametric models with errors fellowing a scale mixture of normals. Sankhya A, v. 85, p. 1331–1355, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s13171-022-00290-7. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Taddeo, M. M., & Morettin, P. A. (2023). Bayesian P-splines applied to semiparametric models with errors fellowing a scale mixture of normals. Sankhya A, 85, 1331–1355. doi:10.1007/s13171-022-00290-7
NLM
Taddeo MM, Morettin PA. Bayesian P-splines applied to semiparametric models with errors fellowing a scale mixture of normals [Internet]. Sankhya A. 2023 ; 85 1331–1355.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s13171-022-00290-7
Vancouver
Taddeo MM, Morettin PA. Bayesian P-splines applied to semiparametric models with errors fellowing a scale mixture of normals [Internet]. Sankhya A. 2023 ; 85 1331–1355.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s13171-022-00290-7
Artigo de periodico
A hierarchical Bayesian approach for modeling the evolution of the 7-day moving average of the number of deaths by COVID-19 (2023)
Saraiva, Erlandson Ferreira ; Sauer, Leandro ; Pereira, Carlos Alberto de Bragança
Source: Journal of Applied Statistics. Unidade: IME
Subjects: ESTATÍSTICA APLICADA, INFERÊNCIA BAYESIANA, COVID-19
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ABNT
SARAIVA, Erlandson Ferreira e SAUER, Leandro e PEREIRA, Carlos Alberto de Bragança. A hierarchical Bayesian approach for modeling the evolution of the 7-day moving average of the number of deaths by COVID-19. Journal of Applied Statistics, v. 50, n. 10, p. 2194-2208, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/02664763.2022.2070136. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Saraiva, E. F., Sauer, L., & Pereira, C. A. de B. (2023). A hierarchical Bayesian approach for modeling the evolution of the 7-day moving average of the number of deaths by COVID-19. Journal of Applied Statistics, 50( 10), 2194-2208. doi:10.1080/02664763.2022.2070136
NLM
Saraiva EF, Sauer L, Pereira CA de B. A hierarchical Bayesian approach for modeling the evolution of the 7-day moving average of the number of deaths by COVID-19 [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2023 ; 50( 10): 2194-2208.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2022.2070136
Vancouver
Saraiva EF, Sauer L, Pereira CA de B. A hierarchical Bayesian approach for modeling the evolution of the 7-day moving average of the number of deaths by COVID-19 [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2023 ; 50( 10): 2194-2208.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2022.2070136
Dissertação (Mestrado)
O método de ponderação bayesiana de modelos para seleção de modelos (2023)
Zhangzhe, Zheng; Esteves, Luís Gustavo (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: INFERÊNCIA ESTATÍSTICA, SELEÇÃO DE MODELOS, VALIDAÇÃO DE MODELOS, INFERÊNCIA BAYESIANA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ZHANGZHE, Zheng. O método de ponderação bayesiana de modelos para seleção de modelos. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-18042023-090238/. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Zhangzhe, Z. (2023). O método de ponderação bayesiana de modelos para seleção de modelos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-18042023-090238/
NLM
Zhangzhe Z. O método de ponderação bayesiana de modelos para seleção de modelos [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-18042023-090238/
Vancouver
Zhangzhe Z. O método de ponderação bayesiana de modelos para seleção de modelos [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-18042023-090238/
Trabalho de evento-resumo
Um modelo de regressão quantílica espaço-temporal longitudinal para taxa de ocupação de leitos por COVID-19 (2022)
Piccirilli, Giovanni Pastori; Branco, Marcia D'Elia ; Bazán Guzmán, Jorge Luis
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística - SINAPE. Unidades: IME, ICMC
Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, COVID-19
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PICCIRILLI, Giovanni Pastori e BRANCO, Marcia D'Elia e BAZÁN GUZMÁN, Jorge Luis. Um modelo de regressão quantílica espaço-temporal longitudinal para taxa de ocupação de leitos por COVID-19. 2022, Anais.. ABE: São Paulo, 2022. Disponível em: https://sinape2022.eventize.com.br. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Piccirilli, G. P., Branco, M. D. 'E., & Bazán Guzmán, J. L. (2022). Um modelo de regressão quantílica espaço-temporal longitudinal para taxa de ocupação de leitos por COVID-19. In Livro de Resumos. ABE: São Paulo. Recuperado de https://sinape2022.eventize.com.br
NLM
Piccirilli GP, Branco MD'E, Bazán Guzmán JL. Um modelo de regressão quantílica espaço-temporal longitudinal para taxa de ocupação de leitos por COVID-19 [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://sinape2022.eventize.com.br
Vancouver
Piccirilli GP, Branco MD'E, Bazán Guzmán JL. Um modelo de regressão quantílica espaço-temporal longitudinal para taxa de ocupação de leitos por COVID-19 [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://sinape2022.eventize.com.br
Parte de monografia/livro
E‐value (2022)
Diniz, Marcio A.; Pereira, Carlos Alberto de Bragança ; Stern, Julio Michael
Source: Wiley StatsRef : statistics reference online. Unidade: IME
Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, TESTES DE HIPÓTESES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DINIZ, Marcio A. e PEREIRA, Carlos Alberto de Bragança e STERN, Julio Michael. E‐value. Wiley StatsRef : statistics reference online. Tradução . Hoboken: John Wiley, 2022. . Disponível em: https://doi.org/10.1002/9781118445112.stat08375. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Diniz, M. A., Pereira, C. A. de B., & Stern, J. M. (2022). E‐value. In Wiley StatsRef : statistics reference online. Hoboken: John Wiley. doi:10.1002/9781118445112.stat08375
NLM
Diniz MA, Pereira CA de B, Stern JM. E‐value [Internet]. In: Wiley StatsRef : statistics reference online. Hoboken: John Wiley; 2022. [citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1002/9781118445112.stat08375
Vancouver
Diniz MA, Pereira CA de B, Stern JM. E‐value [Internet]. In: Wiley StatsRef : statistics reference online. Hoboken: John Wiley; 2022. [citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1002/9781118445112.stat08375
Artigo de periodico
Learning forecast-efficient yield curve factor decompositions with neural networks (2022)
Kauffmann, Piero Conti; Takada, Hellinton Hatsuo ; Terada, Ana Paula Takahashi; Stern, Julio Michael
Source: Econometrics. Unidade: IME
Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INFERÊNCIA BAYESIANA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
KAUFFMANN, Piero Conti et al. Learning forecast-efficient yield curve factor decompositions with neural networks. Econometrics, v. 10, n. 2, p. 1-5, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/econometrics10020015. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Kauffmann, P. C., Takada, H. H., Terada, A. P. T., & Stern, J. M. (2022). Learning forecast-efficient yield curve factor decompositions with neural networks. Econometrics, 10( 2), 1-5. doi:10.3390/econometrics10020015
NLM
Kauffmann PC, Takada HH, Terada APT, Stern JM. Learning forecast-efficient yield curve factor decompositions with neural networks [Internet]. Econometrics. 2022 ; 10( 2): 1-5.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.3390/econometrics10020015
Vancouver
Kauffmann PC, Takada HH, Terada APT, Stern JM. Learning forecast-efficient yield curve factor decompositions with neural networks [Internet]. Econometrics. 2022 ; 10( 2): 1-5.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.3390/econometrics10020015
Trabalho de evento
Bayesian neural models for time-series prediction of CS28 compressive strength in cement manufacturing (2022)
Lira, Thiago Ildeu Albuquerque; Finger, Marcelo
Source: Proceedings. Conference titles: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional. Unidade: IME
Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA, INFERÊNCIA BAYESIANA, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LIRA, Thiago Ildeu Albuquerque e FINGER, Marcelo. Bayesian neural models for time-series prediction of CS28 compressive strength in cement manufacturing. 2022, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227165. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Lira, T. I. A., & Finger, M. (2022). Bayesian neural models for time-series prediction of CS28 compressive strength in cement manufacturing. In Proceedings. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/eniac.2022.227165
NLM
Lira TIA, Finger M. Bayesian neural models for time-series prediction of CS28 compressive strength in cement manufacturing [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227165
Vancouver
Lira TIA, Finger M. Bayesian neural models for time-series prediction of CS28 compressive strength in cement manufacturing [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227165
Artigo de periodico
The e-value: a fully Bayesian significance measure for precise statistical hypotheses and its research program (2022)
Pereira, Carlos Alberto de Bragança ; Stern, Julio Michael
Source: São Paulo Journal of Mathematical Sciences. Unidade: IME
Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, TESTES DE HIPÓTESES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PEREIRA, Carlos Alberto de Bragança e STERN, Julio Michael. The e-value: a fully Bayesian significance measure for precise statistical hypotheses and its research program. São Paulo Journal of Mathematical Sciences, v. 16, n. 1, p. 566-584, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s40863-020-00171-7. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Pereira, C. A. de B., & Stern, J. M. (2022). The e-value: a fully Bayesian significance measure for precise statistical hypotheses and its research program. São Paulo Journal of Mathematical Sciences, 16( 1), 566-584. doi:10.1007/s40863-020-00171-7
NLM
Pereira CA de B, Stern JM. The e-value: a fully Bayesian significance measure for precise statistical hypotheses and its research program [Internet]. São Paulo Journal of Mathematical Sciences. 2022 ; 16( 1): 566-584.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s40863-020-00171-7
Vancouver
Pereira CA de B, Stern JM. The e-value: a fully Bayesian significance measure for precise statistical hypotheses and its research program [Internet]. São Paulo Journal of Mathematical Sciences. 2022 ; 16( 1): 566-584.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s40863-020-00171-7
Trabalho de evento-resumo
Tell me who you dollow and I’ll rell you who you are: Bayesian estimate of feminist ideology on Twitter (2022)
Morais, Camila Lainetti de; Branco, Marcia D'Elia
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística - SINAPE. Unidades: IME, EACH
Subjects: IDEOLOGIA POLÍTICA, REDES SOCIAIS, INFERÊNCIA BAYESIANA, BIG DATA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MORAIS, Camila Lainetti de e BRANCO, Marcia D'Elia. Tell me who you dollow and I’ll rell you who you are: Bayesian estimate of feminist ideology on Twitter. 2022, Anais.. São Paulo: ABE, 2022. Disponível em: https://app.eventize.com.br/upload/004449/files/Sinape2022_FINAL.pdf. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Morais, C. L. de, & Branco, M. D. 'E. (2022). Tell me who you dollow and I’ll rell you who you are: Bayesian estimate of feminist ideology on Twitter. In Livro de Resumos. São Paulo: ABE. Recuperado de https://app.eventize.com.br/upload/004449/files/Sinape2022_FINAL.pdf
NLM
Morais CL de, Branco MD'E. Tell me who you dollow and I’ll rell you who you are: Bayesian estimate of feminist ideology on Twitter [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://app.eventize.com.br/upload/004449/files/Sinape2022_FINAL.pdf
Vancouver
Morais CL de, Branco MD'E. Tell me who you dollow and I’ll rell you who you are: Bayesian estimate of feminist ideology on Twitter [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://app.eventize.com.br/upload/004449/files/Sinape2022_FINAL.pdf
Artigo de periodico
Prevalence and associated factors of cryptococcal antigenemia in HIV-infected patients with CD4<200 cells/µL in São Paulo, Brazil: a Bayesian analysis (2022)
Mimicos, Evanthia Vetos; Fossaluza, Victor ; Picone, Camila de Melo ; de Sena, Camila Caroline; Gomes, Hélio Rodrigues; Lázari, Carolina dos Santos; Silva, Fernanda Ferreira da ; Nakanishi, Erika Shimoda ; Nisida, Isabelle Vichr ; Freitas, Angela Carvalho ; Gryschek, Ronaldo César Borges ; Lagonegro, Eduardo Ronner; Lazéra, Márcia ; Yasuda, Maria Aparecida Shikanai
Source: Journal of Fungi. Unidades: IME, FM
Subjects: CRIPTOCOCOSE, ANTÍGENOS, MENINGITE, HIV, INFERÊNCIA BAYESIANA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MIMICOS, Evanthia Vetos et al. Prevalence and associated factors of cryptococcal antigenemia in HIV-infected patients with CD4<200 cells/µL in São Paulo, Brazil: a Bayesian analysis. Journal of Fungi, v. 8, n. artigo 1284, p. 1-19, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/jof8121284. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Mimicos, E. V., Fossaluza, V., Picone, C. de M., de Sena, C. C., Gomes, H. R., Lázari, C. dos S., et al. (2022). Prevalence and associated factors of cryptococcal antigenemia in HIV-infected patients with CD4<200 cells/µL in São Paulo, Brazil: a Bayesian analysis. Journal of Fungi, 8( artigo 1284), 1-19. doi:10.3390/jof8121284
NLM
Mimicos EV, Fossaluza V, Picone C de M, de Sena CC, Gomes HR, Lázari C dos S, Silva FF da, Nakanishi ES, Nisida IV, Freitas AC, Gryschek RCB, Lagonegro ER, Lazéra M, Yasuda MAS. Prevalence and associated factors of cryptococcal antigenemia in HIV-infected patients with CD4<200 cells/µL in São Paulo, Brazil: a Bayesian analysis [Internet]. Journal of Fungi. 2022 ; 8( artigo 1284): 1-19.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.3390/jof8121284
Vancouver
Mimicos EV, Fossaluza V, Picone C de M, de Sena CC, Gomes HR, Lázari C dos S, Silva FF da, Nakanishi ES, Nisida IV, Freitas AC, Gryschek RCB, Lagonegro ER, Lazéra M, Yasuda MAS. Prevalence and associated factors of cryptococcal antigenemia in HIV-infected patients with CD4<200 cells/µL in São Paulo, Brazil: a Bayesian analysis [Internet]. Journal of Fungi. 2022 ; 8( artigo 1284): 1-19.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.3390/jof8121284
Artigo de periodico
Haphazard Intentional Sampling in Survey and Allocation Studies on COVID-19 Prevalence and Vaccine Efficacy (2022)
Miguel, Miguel Gabriel Ribeiro; Waissman, Rafael P.; Lauretto, Marcelo de Souza ; Stern, Julio Michael
Source: Entropy. Unidades: IME, EACH
Subjects: COVID-19, ESTUDOS RANDOMIZADOS, INFERÊNCIA BAYESIANA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MIGUEL, Miguel Gabriel Ribeiro et al. Haphazard Intentional Sampling in Survey and Allocation Studies on COVID-19 Prevalence and Vaccine Efficacy. Entropy, v. 24, n. artigo 225, p. 1-13, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e24020225. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Miguel, M. G. R., Waissman, R. P., Lauretto, M. de S., & Stern, J. M. (2022). Haphazard Intentional Sampling in Survey and Allocation Studies on COVID-19 Prevalence and Vaccine Efficacy. Entropy, 24( artigo 225), 1-13. doi:10.3390/e24020225
NLM
Miguel MGR, Waissman RP, Lauretto M de S, Stern JM. Haphazard Intentional Sampling in Survey and Allocation Studies on COVID-19 Prevalence and Vaccine Efficacy [Internet]. Entropy. 2022 ; 24( artigo 225): 1-13.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e24020225
Vancouver
Miguel MGR, Waissman RP, Lauretto M de S, Stern JM. Haphazard Intentional Sampling in Survey and Allocation Studies on COVID-19 Prevalence and Vaccine Efficacy [Internet]. Entropy. 2022 ; 24( artigo 225): 1-13.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e24020225
Artigo de periodico
Bias correction in clustered underreported data (2022)
Oliveira, Guilherme Lopes de ; Argiento, Raffaele ; Loschi, Rosângela Helena ; Assunção, Renato Martins; Ruggeri, Fabrizio ; Branco, Marcia D'Elia
Source: Bayesian Analysis. Unidade: IME
Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, MODELOS LINEARES GENERALIZADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OLIVEIRA, Guilherme Lopes de et al. Bias correction in clustered underreported data. Bayesian Analysis, v. 17, n. 1, p. 95-126, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1214/20-BA1244. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Oliveira, G. L. de, Argiento, R., Loschi, R. H., Assunção, R. M., Ruggeri, F., & Branco, M. D. 'E. (2022). Bias correction in clustered underreported data. Bayesian Analysis, 17( 1), 95-126. doi:10.1214/20-BA1244
NLM
Oliveira GL de, Argiento R, Loschi RH, Assunção RM, Ruggeri F, Branco MD'E. Bias correction in clustered underreported data [Internet]. Bayesian Analysis. 2022 ; 17( 1): 95-126.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1214/20-BA1244
Vancouver
Oliveira GL de, Argiento R, Loschi RH, Assunção RM, Ruggeri F, Branco MD'E. Bias correction in clustered underreported data [Internet]. Bayesian Analysis. 2022 ; 17( 1): 95-126.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1214/20-BA1244
Dissertação (Mestrado)
Risco de Bayes e determinação de tamanho amostral em testes de hipóteses agnósticos: um estudo comparativo (2022)
Lazarini, Bruno; Esteves, Luís Gustavo (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, TEORIA DA DECISÃO, TESTES DE HIPÓTESES
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ABNT
LAZARINI, Bruno. Risco de Bayes e determinação de tamanho amostral em testes de hipóteses agnósticos: um estudo comparativo. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03022023-132314/. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Lazarini, B. (2022). Risco de Bayes e determinação de tamanho amostral em testes de hipóteses agnósticos: um estudo comparativo (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03022023-132314/
NLM
Lazarini B. Risco de Bayes e determinação de tamanho amostral em testes de hipóteses agnósticos: um estudo comparativo [Internet]. 2022 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03022023-132314/
Vancouver
Lazarini B. Risco de Bayes e determinação de tamanho amostral em testes de hipóteses agnósticos: um estudo comparativo [Internet]. 2022 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03022023-132314/
Artigo de periodico
Under age five children survival times in Nigeria: a Bayesian spatial modeling approach (2022)
Egbon, Osafu Augustine ; Bogoni, Mariella Ananias ; Babalola, Bayowa Teniola ; Louzada, Francisco
Source: BMC Public Health. Unidades: ICMC, INTER: ICMC -UFSCAR, IME
Subjects: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA, INFERÊNCIA BAYESIANA, MORTALIDADE INFANTIL
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ABNT
EGBON, Osafu Augustine et al. Under age five children survival times in Nigeria: a Bayesian spatial modeling approach. BMC Public Health, v. 22, p. 1-17, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1186/s12889-022-14660-1. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Egbon, O. A., Bogoni, M. A., Babalola, B. T., & Louzada, F. (2022). Under age five children survival times in Nigeria: a Bayesian spatial modeling approach. BMC Public Health, 22, 1-17. doi:10.1186/s12889-022-14660-1
NLM
Egbon OA, Bogoni MA, Babalola BT, Louzada F. Under age five children survival times in Nigeria: a Bayesian spatial modeling approach [Internet]. BMC Public Health. 2022 ; 22 1-17.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s12889-022-14660-1
Vancouver
Egbon OA, Bogoni MA, Babalola BT, Louzada F. Under age five children survival times in Nigeria: a Bayesian spatial modeling approach [Internet]. BMC Public Health. 2022 ; 22 1-17.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s12889-022-14660-1
Dissertação (Mestrado)
Inferência para o modelo Bernoulli na presença de adversários (2021)
Takara, Victor Junji ; Esteves, Luís Gustavo (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INFERÊNCIA BAYESIANA, TEORIA DA DECISÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
TAKARA, Victor Junji. Inferência para o modelo Bernoulli na presença de adversários. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-12052021-114559/. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Takara, V. J. (2021). Inferência para o modelo Bernoulli na presença de adversários (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-12052021-114559/
NLM
Takara VJ. Inferência para o modelo Bernoulli na presença de adversários [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-12052021-114559/
Vancouver
Takara VJ. Inferência para o modelo Bernoulli na presença de adversários [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-12052021-114559/
Artigo de periodico
Assessing dynamic effects on a Bayesian matrix-variate dynamic linear model: an application to task-based fMRI data analysis (2021)
Jiménez, Johnatan Cardona ; Pereira, Carlos Alberto de Bragança
Source: Computational Statistics & Data Analysis. Unidade: IME
Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, MODELOS LINEARES GENERALIZADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 11 nov. 2024.
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 2024 nov. 11 ] 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 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.csda.2021.107297

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