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Tese (Doutorado)
Robust estimation in a multivariate normal regression model with general parameterization (2025)
Canterle, Diego Ramos; Patriota, Alexandre Galvão (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: VEROSSIMILHANÇA, ROBUSTEZ, MODELOS MATEMÁTICOS
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ABNT
CANTERLE, Diego Ramos. Robust estimation in a multivariate normal regression model with general parameterization. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-13062025-131640/. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Canterle, D. R. (2025). Robust estimation in a multivariate normal regression model with general parameterization (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-13062025-131640/
NLM
Canterle DR. Robust estimation in a multivariate normal regression model with general parameterization [Internet]. 2025 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-13062025-131640/
Vancouver
Canterle DR. Robust estimation in a multivariate normal regression model with general parameterization [Internet]. 2025 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-13062025-131640/
Artigo de periodico
Additive partial linear models with autoregressive symmetric errors and its application to the hospitalizations for respiratory diseases (2024)
Chou-Chen, Shu Wei ; Oliveira, Rodrigo A.; Raicher, Irina ; Paula, Gilberto Alvarenga
Source: Statistical Papers. Unidade: IME
Subjects: INFERÊNCIA NÃO PARAMÉTRICA, REGRESSÃO LINEAR
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ABNT
CHOU-CHEN, Shu Wei et al. Additive partial linear models with autoregressive symmetric errors and its application to the hospitalizations for respiratory diseases. Statistical Papers, v. 65, p. 5145-5166, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00362-024-01590-w. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Chou-Chen, S. W., Oliveira, R. A., Raicher, I., & Paula, G. A. (2024). Additive partial linear models with autoregressive symmetric errors and its application to the hospitalizations for respiratory diseases. Statistical Papers, 65, 5145-5166. doi:10.1007/s00362-024-01590-w
NLM
Chou-Chen SW, Oliveira RA, Raicher I, Paula GA. Additive partial linear models with autoregressive symmetric errors and its application to the hospitalizations for respiratory diseases [Internet]. Statistical Papers. 2024 ; 65 5145-5166.[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00362-024-01590-w
Vancouver
Chou-Chen SW, Oliveira RA, Raicher I, Paula GA. Additive partial linear models with autoregressive symmetric errors and its application to the hospitalizations for respiratory diseases [Internet]. Statistical Papers. 2024 ; 65 5145-5166.[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00362-024-01590-w
Artigo de periodico
Log-symmetric regression models under the presence of non-informative left- or right-censored observations (2017)
Vanegas, Luis Hernando; Paula, Gilberto Alvarenga
Source: Test. Unidade: IME
Subjects: ESTATÍSTICA, ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA, INFERÊNCIA PARAMÉTRICA
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ABNT
VANEGAS, Luis Hernando e PAULA, Gilberto Alvarenga. Log-symmetric regression models under the presence of non-informative left- or right-censored observations. Test, v. 26, n. 2, p. 405-428, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11749-016-0517-z. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Vanegas, L. H., & Paula, G. A. (2017). Log-symmetric regression models under the presence of non-informative left- or right-censored observations. Test, 26( 2), 405-428. doi:10.1007/s11749-016-0517-z
NLM
Vanegas LH, Paula GA. Log-symmetric regression models under the presence of non-informative left- or right-censored observations [Internet]. Test. 2017 ; 26( 2): 405-428.[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11749-016-0517-z
Vancouver
Vanegas LH, Paula GA. Log-symmetric regression models under the presence of non-informative left- or right-censored observations [Internet]. Test. 2017 ; 26( 2): 405-428.[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11749-016-0517-z

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