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  • 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

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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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: 19 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. 19 ] 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. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s13171-022-00290-7

  • Tese (Doutorado)

    Dynamic sparsity on time-varying Cholesky-based covariance matrices (2017)

    Uribe, Paloma Vaissman; Morettin, Pedro Alberto (Orientador) ; Lopes, Hedibert Freitas (coorient)

    Unidade: IME

    Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, INFERÊNCIA BAYESIANA

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      URIBE, Paloma Vaissman. Dynamic sparsity on time-varying Cholesky-based covariance matrices. 2017. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2017. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20230727-113120/. Acesso em: 19 nov. 2024.

    • APA

      Uribe, P. V. (2017). Dynamic sparsity on time-varying Cholesky-based covariance matrices (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20230727-113120/

    • NLM

      Uribe PV. Dynamic sparsity on time-varying Cholesky-based covariance matrices [Internet]. 2017 ;[citado 2024 nov. 19 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20230727-113120/

    • Vancouver

      Uribe PV. Dynamic sparsity on time-varying Cholesky-based covariance matrices [Internet]. 2017 ;[citado 2024 nov. 19 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20230727-113120/

  • Artigo de periodico

    A bayesian analysis of autoregressive models with random normal coefficients (2003)

    Sáfadi, Thelma; Morettin, Pedro Alberto

    Source: Journal of Statistical Computation and Simulation. Unidade: IME

    Assunto: INFERÊNCIA BAYESIANA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SÁFADI, Thelma e MORETTIN, Pedro Alberto. A bayesian analysis of autoregressive models with random normal coefficients. Journal of Statistical Computation and Simulation, v. 73, n. 8, p. 563-573, 2003Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/0094965031000136003. Acesso em: 19 nov. 2024.

    • APA

      Sáfadi, T., & Morettin, P. A. (2003). A bayesian analysis of autoregressive models with random normal coefficients. Journal of Statistical Computation and Simulation, 73( 8), 563-573. doi:10.1080/0094965031000136003

    • NLM

      Sáfadi T, Morettin PA. A bayesian analysis of autoregressive models with random normal coefficients [Internet]. Journal of Statistical Computation and Simulation. 2003 ; 73( 8): 563-573.[citado 2024 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1080/0094965031000136003

    • Vancouver

      Sáfadi T, Morettin PA. A bayesian analysis of autoregressive models with random normal coefficients [Internet]. Journal of Statistical Computation and Simulation. 2003 ; 73( 8): 563-573.[citado 2024 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1080/0094965031000136003
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