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Trabalho de evento-resumo
Determination of optimum medical cut points for continuous covariates in lifetime regression models (2019)
Icuma, Tatiana Reis ; Achcar, Jorge Alberto ; Martinez, Edson Zangiacomi ; Davarzani, Nasser
Source: Resumos. Conference titles: Workshop em Análise de Sobrevivência e Aplicações - WASA. Unidade: FMRP
Subjects: MÉTODOS MCMC, PROBABILIDADE, PROGNÓSTICO
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ABNT
ICUMA, Tatiana Reis et al. Determination of optimum medical cut points for continuous covariates in lifetime regression models. 2019, Anais.. Piracicaba: ESALQ-USP, 2019. . Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Icuma, T. R., Achcar, J. A., Martinez, E. Z., & Davarzani, N. (2019). Determination of optimum medical cut points for continuous covariates in lifetime regression models. In Resumos. Piracicaba: ESALQ-USP.
NLM
Icuma TR, Achcar JA, Martinez EZ, Davarzani N. Determination of optimum medical cut points for continuous covariates in lifetime regression models. Resumos. 2019 ;[citado 2024 nov. 11 ]
Vancouver
Icuma TR, Achcar JA, Martinez EZ, Davarzani N. Determination of optimum medical cut points for continuous covariates in lifetime regression models. Resumos. 2019 ;[citado 2024 nov. 11 ]
Artigo de periodico
Bayesian inference for the segmented Weibull distribution (2019)
Coelho-Barros, Emílio Augusto; Achcar, Jorge Alberto ; Martinez, Edson Zangiacomi ; Davarzani, Nasser; Grabsch, Heike I.
Source: Revista Colombiana de Estadística. Unidade: FMRP
Subjects: ESTATÍSTICA, INFERÊNCIA BAYESIANA, DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE)
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ABNT
COELHO-BARROS, Emílio Augusto et al. Bayesian inference for the segmented Weibull distribution. Revista Colombiana de Estadística, v. 42, n. 2, p. 225-243, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.15446/rce.v42n2.76815. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Coelho-Barros, E. A., Achcar, J. A., Martinez, E. Z., Davarzani, N., & Grabsch, H. I. (2019). Bayesian inference for the segmented Weibull distribution. Revista Colombiana de Estadística, 42( 2), 225-243. doi:10.15446/rce.v42n2.76815
NLM
Coelho-Barros EA, Achcar JA, Martinez EZ, Davarzani N, Grabsch HI. Bayesian inference for the segmented Weibull distribution [Internet]. Revista Colombiana de Estadística. 2019 ; 42( 2): 225-243.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.15446/rce.v42n2.76815
Vancouver
Coelho-Barros EA, Achcar JA, Martinez EZ, Davarzani N, Grabsch HI. Bayesian inference for the segmented Weibull distribution [Internet]. Revista Colombiana de Estadística. 2019 ; 42( 2): 225-243.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.15446/rce.v42n2.76815
Artigo de periodico
Use of bivariate lifetime distributions assuming continuous or discrete data applied to patients with breast cancer (2016)
Icuma, Tatiana Reis; Buzatto, Isabela Panzeri Carlotti; Tiezzi, Daniel Guimarães; Achcar, Jorge Alberto ; Davarzani, Nasser
Source: Journal of Data Science. Unidade: FMRP
Subjects: NEOPLASIAS MAMÁRIAS, INFERÊNCIA BAYESIANA, SOBREVIVÊNCIA LIVRE DE DOENÇA
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ABNT
ICUMA, Tatiana Reis et al. Use of bivariate lifetime distributions assuming continuous or discrete data applied to patients with breast cancer. Journal of Data Science, v. 14, n. 4, p. 657-680, 2016Tradução . . Disponível em: http://www.jds-online.com/volume-14-number-4-october-2016. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Icuma, T. R., Buzatto, I. P. C., Tiezzi, D. G., Achcar, J. A., & Davarzani, N. (2016). Use of bivariate lifetime distributions assuming continuous or discrete data applied to patients with breast cancer. Journal of Data Science, 14( 4), 657-680. Recuperado de http://www.jds-online.com/volume-14-number-4-october-2016
NLM
Icuma TR, Buzatto IPC, Tiezzi DG, Achcar JA, Davarzani N. Use of bivariate lifetime distributions assuming continuous or discrete data applied to patients with breast cancer [Internet]. Journal of Data Science. 2016 ; 14( 4): 657-680.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: http://www.jds-online.com/volume-14-number-4-october-2016
Vancouver
Icuma TR, Buzatto IPC, Tiezzi DG, Achcar JA, Davarzani N. Use of bivariate lifetime distributions assuming continuous or discrete data applied to patients with breast cancer [Internet]. Journal of Data Science. 2016 ; 14( 4): 657-680.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: http://www.jds-online.com/volume-14-number-4-october-2016

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