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Autores USP
- louzada neto, francisco (~2)
- suzuki, adriano kamimura (~2)
- ehlers, ricardo sandes (~1)
Ano de publicação
- 2018 (~2)
Assuntos
- análise de erros (1)
- análise de regressão e de correlação (1)
- análise multivariada (1)
- assimetria (1)
- distribuição normal (1)

Artigo de periodico
Modeling compositional regression with uncorrelated and correlated errors: a Bayesian approach (2018)
Shimizu, Taciana K. O.; Louzada, Francisco ; Suzuki, Adriano Kamimura ; Ehlers, Ricardo Sandes
Fonte: Journal of Data Science. Unidade: ICMC
Assuntos: PROBABILIDADE, INFERÊNCIA BAYESIANA, ESTATÍSTICA APLICADA, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SHIMIZU, Taciana K. O. et al. Modeling compositional regression with uncorrelated and correlated errors: a Bayesian approach. Journal of Data Science, v. 16, n. 2, p. 221-250, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.6339/JDS.201804_16(2).0002. Acesso em: 09 out. 2024.
APA
Shimizu, T. K. O., Louzada, F., Suzuki, A. K., & Ehlers, R. S. (2018). Modeling compositional regression with uncorrelated and correlated errors: a Bayesian approach. Journal of Data Science, 16( 2), 221-250. doi:10.6339/JDS.201804_16(2).0002
NLM
Shimizu TKO, Louzada F, Suzuki AK, Ehlers RS. Modeling compositional regression with uncorrelated and correlated errors: a Bayesian approach [Internet]. Journal of Data Science. 2018 ; 16( 2): 221-250.[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.6339/JDS.201804_16(2).0002
Vancouver
Shimizu TKO, Louzada F, Suzuki AK, Ehlers RS. Modeling compositional regression with uncorrelated and correlated errors: a Bayesian approach [Internet]. Journal of Data Science. 2018 ; 16( 2): 221-250.[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.6339/JDS.201804_16(2).0002
Artigo de periodico
Compositional regression modeling under tilted normal errors: an application to a brazilian super league volleyball data set (2018)
Louzada, Francisco ; Shimizu, Taciana K. O.; Suzuki, Adriano Kamimura ; Mazucheli, Josmar; Ferreira, Paulo H.
Fonte: Chilean Journal of Statistics. Unidade: ICMC
Assuntos: ASSIMETRIA, ANÁLISE MULTIVARIADA, DISTRIBUIÇÃO NORMAL, ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO, ANÁLISE DE ERROS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LOUZADA, Francisco et al. Compositional regression modeling under tilted normal errors: an application to a brazilian super league volleyball data set. Chilean Journal of Statistics, v. 9, n. 2, p. 33-53, 2018Tradução . . Disponível em: http://chjs.mat.utfsm.cl/volumes/09/02/Louzada_etal(2018).pdf. Acesso em: 09 out. 2024.
APA
Louzada, F., Shimizu, T. K. O., Suzuki, A. K., Mazucheli, J., & Ferreira, P. H. (2018). Compositional regression modeling under tilted normal errors: an application to a brazilian super league volleyball data set. Chilean Journal of Statistics, 9( 2), 33-53. Recuperado de http://chjs.mat.utfsm.cl/volumes/09/02/Louzada_etal(2018).pdf
NLM
Louzada F, Shimizu TKO, Suzuki AK, Mazucheli J, Ferreira PH. Compositional regression modeling under tilted normal errors: an application to a brazilian super league volleyball data set [Internet]. Chilean Journal of Statistics. 2018 ; 9( 2): 33-53.[citado 2024 out. 09 ] Available from: http://chjs.mat.utfsm.cl/volumes/09/02/Louzada_etal(2018).pdf
Vancouver
Louzada F, Shimizu TKO, Suzuki AK, Mazucheli J, Ferreira PH. Compositional regression modeling under tilted normal errors: an application to a brazilian super league volleyball data set [Internet]. Chilean Journal of Statistics. 2018 ; 9( 2): 33-53.[citado 2024 out. 09 ] Available from: http://chjs.mat.utfsm.cl/volumes/09/02/Louzada_etal(2018).pdf

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