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Tese (Doutorado)
Lambert-F Univariate Distributions for Asymmetrical Data (2021)
Salinas, Yuri Antonio Iriarte; Castro, Mário de (Orientador)
Unidade: Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
Subjects: VEROSSIMILHANÇA, DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), MATEMÁTICA APLICADA, ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE
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ABNT
SALINAS, Yuri Antonio Iriarte. Lambert-F Univariate Distributions for Asymmetrical Data. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-03032022-141531/. Acesso em: 05 jan. 2026.
APA
Salinas, Y. A. I. (2021). Lambert-F Univariate Distributions for Asymmetrical Data (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-03032022-141531/
NLM
Salinas YAI. Lambert-F Univariate Distributions for Asymmetrical Data [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-03032022-141531/
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Salinas YAI. Lambert-F Univariate Distributions for Asymmetrical Data [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-03032022-141531/
Dissertação (Mestrado)
Avaliação do lasso e métodos alternativos em modelos de regressão logística (2021)
Alcântara Junior, Gilberto Pereira de; Pereira, Gustavo Henrique de Araujo (Orientador)
Unidade: Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
Subjects: REGRESSÃO LOGÍSTICA, ESTIMAÇÃO DE DENSIDADES, MODELOS LINEARES GENERALIZADOS, VEROSSIMILHANÇA
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ABNT
ALCÂNTARA JUNIOR, Gilberto Pereira de. Avaliação do lasso e métodos alternativos em modelos de regressão logística. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-05042021-105416/. Acesso em: 05 jan. 2026.
APA
Alcântara Junior, G. P. de. (2021). Avaliação do lasso e métodos alternativos em modelos de regressão logística (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-05042021-105416/
NLM
Alcântara Junior GP de. Avaliação do lasso e métodos alternativos em modelos de regressão logística [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-05042021-105416/
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Alcântara Junior GP de. Avaliação do lasso e métodos alternativos em modelos de regressão logística [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-05042021-105416/
Dissertação (Mestrado)
Distribuições discretas zero-modificadas para modelar dados de contagem zeros faltantes (2020)
Mascarin, Isis Fernanda; Conceição, Katiane Silva (Orientador)
Unidade: Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
Subjects: DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), VEROSSIMILHANÇA
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ABNT
MASCARIN, Isis Fernanda. Distribuições discretas zero-modificadas para modelar dados de contagem zeros faltantes. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-23032020-094029/. Acesso em: 05 jan. 2026.
APA
Mascarin, I. F. (2020). Distribuições discretas zero-modificadas para modelar dados de contagem zeros faltantes (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-23032020-094029/
NLM
Mascarin IF. Distribuições discretas zero-modificadas para modelar dados de contagem zeros faltantes [Internet]. 2020 ;[citado 2026 jan. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-23032020-094029/
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Mascarin IF. Distribuições discretas zero-modificadas para modelar dados de contagem zeros faltantes [Internet]. 2020 ;[citado 2026 jan. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-23032020-094029/
Dissertação (Mestrado)
A distribuição normal-valor extremo generalizado para a modelagem de dados limitados no intervalo unitá¡rio (0,1) (2019)
Benites, Yury Rojas; Cancho, Vicente Garibay (Orientador)
Unidade: Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, VEROSSIMILHANÇA, MÉTODOS MCMC, DISTRIBUIÇÃO NORMAL, CADEIAS DE MARKOV
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ABNT
BENITES, Yury Rojas. A distribuição normal-valor extremo generalizado para a modelagem de dados limitados no intervalo unitá¡rio (0,1). 2019. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-18072019-144436/. Acesso em: 05 jan. 2026.
APA
Benites, Y. R. (2019). A distribuição normal-valor extremo generalizado para a modelagem de dados limitados no intervalo unitá¡rio (0,1) (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-18072019-144436/
NLM
Benites YR. A distribuição normal-valor extremo generalizado para a modelagem de dados limitados no intervalo unitá¡rio (0,1) [Internet]. 2019 ;[citado 2026 jan. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-18072019-144436/
Vancouver
Benites YR. A distribuição normal-valor extremo generalizado para a modelagem de dados limitados no intervalo unitá¡rio (0,1) [Internet]. 2019 ;[citado 2026 jan. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-18072019-144436/
Artigo de periodico
Maximum likelihood and Bayesian estimators for the double poisson distribution (2018)
Aragon, Davi C.; Achcar, Jorge Alberto ; Martinez, Edson Zangiacomi
Source: Journal of Statistical Theory and Practice. Unidade: FMRP
Subjects: ESTATÍSTICA, MÉTODOS MCMC
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ABNT
ARAGON, Davi C. e ACHCAR, Jorge Alberto e MARTINEZ, Edson Zangiacomi. Maximum likelihood and Bayesian estimators for the double poisson distribution. Journal of Statistical Theory and Practice, v. 12, n. 4, p. 886-911, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/15598608.2018.1489919. Acesso em: 05 jan. 2026.
APA
Aragon, D. C., Achcar, J. A., & Martinez, E. Z. (2018). Maximum likelihood and Bayesian estimators for the double poisson distribution. Journal of Statistical Theory and Practice, 12( 4), 886-911. doi:10.1080/15598608.2018.1489919
NLM
Aragon DC, Achcar JA, Martinez EZ. Maximum likelihood and Bayesian estimators for the double poisson distribution [Internet]. Journal of Statistical Theory and Practice. 2018 ; 12( 4): 886-911.[citado 2026 jan. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1080/15598608.2018.1489919
Vancouver
Aragon DC, Achcar JA, Martinez EZ. Maximum likelihood and Bayesian estimators for the double poisson distribution [Internet]. Journal of Statistical Theory and Practice. 2018 ; 12( 4): 886-911.[citado 2026 jan. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1080/15598608.2018.1489919
Artigo de periodico
Influence diagnostics in log-Birnbaum–Saunders regression models with censored data (2007)
Leiva, Víctor ; Barros, Michelli ; Paula, Gilberto Alvarenga ; Galea, Manuel
Source: Computational Statistics & Data Analysis. Unidade: IME
Subjects: ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO, REGRESSÃO LINEAR, BIOESTATÍSTICA
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ABNT
LEIVA, Víctor et al. Influence diagnostics in log-Birnbaum–Saunders regression models with censored data. Computational Statistics & Data Analysis, v. 51, n. 12, p. 5694-5707, 2007Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.csda.2006.09.020. Acesso em: 05 jan. 2026.
APA
Leiva, V., Barros, M., Paula, G. A., & Galea, M. (2007). Influence diagnostics in log-Birnbaum–Saunders regression models with censored data. Computational Statistics & Data Analysis, 51( 12), 5694-5707. doi:10.1016/j.csda.2006.09.020
NLM
Leiva V, Barros M, Paula GA, Galea M. Influence diagnostics in log-Birnbaum–Saunders regression models with censored data [Internet]. Computational Statistics & Data Analysis. 2007 ; 51( 12): 5694-5707.[citado 2026 jan. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.csda.2006.09.020
Vancouver
Leiva V, Barros M, Paula GA, Galea M. Influence diagnostics in log-Birnbaum–Saunders regression models with censored data [Internet]. Computational Statistics & Data Analysis. 2007 ; 51( 12): 5694-5707.[citado 2026 jan. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.csda.2006.09.020

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