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Artigo de periodico
The Bayesian restricted Conway–Maxwell-Binomial model to control dispersion in count data (2016)
Rodrigues, Josemar ; Bazán Guzmán, Jorge Luis ; Suzuki, Adriano Kamimura ; Balakrishnan, Narayanaswamy
Source: Statistics and Probability Letters. Unidade: ICMC
Subjects: INFERÊNCIA PARAMÉTRICA, PROBABILIDADE, INFERÊNCIA BAYESIANA
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ABNT
RODRIGUES, Josemar et al. The Bayesian restricted Conway–Maxwell-Binomial model to control dispersion in count data. Statistics and Probability Letters, v. 119, p. 281-288, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.spl.2016.08.020. Acesso em: 21 jul. 2024.
APA
Rodrigues, J., Bazán Guzmán, J. L., Suzuki, A. K., & Balakrishnan, N. (2016). The Bayesian restricted Conway–Maxwell-Binomial model to control dispersion in count data. Statistics and Probability Letters, 119, 281-288. doi:10.1016/j.spl.2016.08.020
NLM
Rodrigues J, Bazán Guzmán JL, Suzuki AK, Balakrishnan N. The Bayesian restricted Conway–Maxwell-Binomial model to control dispersion in count data [Internet]. Statistics and Probability Letters. 2016 ; 119 281-288.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.spl.2016.08.020
Vancouver
Rodrigues J, Bazán Guzmán JL, Suzuki AK, Balakrishnan N. The Bayesian restricted Conway–Maxwell-Binomial model to control dispersion in count data [Internet]. Statistics and Probability Letters. 2016 ; 119 281-288.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.spl.2016.08.020
Artigo de periodico
The Poisson-Inverse-Gaussian regression model with cure rate: a bayesian approach and its case influence diagnostics (2016)
Suzuki, Adriano Kamimura ; Cancho, Vicente Garibay ; Louzada, Francisco
Source: Statistical Papers. Unidade: ICMC
Subjects: ESTATÍSTICA, ESTATÍSTICA APLICADA, INFERÊNCIA BAYESIANA
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ABNT
SUZUKI, Adriano Kamimura e CANCHO, Vicente Garibay e LOUZADA, Francisco. The Poisson-Inverse-Gaussian regression model with cure rate: a bayesian approach and its case influence diagnostics. Statistical Papers, v. 57, n. 1, p. 133-159, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00362-014-0649-8. Acesso em: 21 jul. 2024.
APA
Suzuki, A. K., Cancho, V. G., & Louzada, F. (2016). The Poisson-Inverse-Gaussian regression model with cure rate: a bayesian approach and its case influence diagnostics. Statistical Papers, 57( 1), 133-159. doi:10.1007/s00362-014-0649-8
NLM
Suzuki AK, Cancho VG, Louzada F. The Poisson-Inverse-Gaussian regression model with cure rate: a bayesian approach and its case influence diagnostics [Internet]. Statistical Papers. 2016 ; 57( 1): 133-159.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00362-014-0649-8
Vancouver
Suzuki AK, Cancho VG, Louzada F. The Poisson-Inverse-Gaussian regression model with cure rate: a bayesian approach and its case influence diagnostics [Internet]. Statistical Papers. 2016 ; 57( 1): 133-159.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00362-014-0649-8
Artigo de periodico
Partitioning gene expression data by data-driven Markov chain Monte Carlo (2016)
Saraiva, E. F; Suzuki, Adriano Kamimura ; Louzada, Francisco ; Milan, Luis
Source: Journal of Applied Statistics. Unidade: ICMC
Subjects: PROBABILIDADE, INFERÊNCIA BAYESIANA, INFERÊNCIA PARAMÉTRICA, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
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ABNT
SARAIVA, E. F et al. Partitioning gene expression data by data-driven Markov chain Monte Carlo. Journal of Applied Statistics, v. 43, n. 6, p. 1155-1173, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/02664763.2015.1092113. Acesso em: 21 jul. 2024.
APA
Saraiva, E. F., Suzuki, A. K., Louzada, F., & Milan, L. (2016). Partitioning gene expression data by data-driven Markov chain Monte Carlo. Journal of Applied Statistics, 43( 6), 1155-1173. doi:10.1080/02664763.2015.1092113
NLM
Saraiva EF, Suzuki AK, Louzada F, Milan L. Partitioning gene expression data by data-driven Markov chain Monte Carlo [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2016 ; 43( 6): 1155-1173.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2015.1092113
Vancouver
Saraiva EF, Suzuki AK, Louzada F, Milan L. Partitioning gene expression data by data-driven Markov chain Monte Carlo [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2016 ; 43( 6): 1155-1173.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2015.1092113
Artigo de periodico
Modelos de sobrevivência bivariados derivados da cópula arquimediana de Clayton: uma abordagem bayesiana (2016)
Biondo, Thiago Ramos; Suzuki, Adriano Kamimura
Source: Matemática e Estatística em Foco. Unidade: ICMC
Subjects: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA, ESTATÍSTICA APLICADA, INFERÊNCIA BAYESIANA
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ABNT
BIONDO, Thiago Ramos e SUZUKI, Adriano Kamimura. Modelos de sobrevivência bivariados derivados da cópula arquimediana de Clayton: uma abordagem bayesiana. Matemática e Estatística em Foco, v. 4, n. 2, p. 87-102, 2016Tradução . . Disponível em: http://www.seer.ufu.br/index.php/matematicaeestatisticaemfoco/article/view/31427/19471. Acesso em: 21 jul. 2024.
APA
Biondo, T. R., & Suzuki, A. K. (2016). Modelos de sobrevivência bivariados derivados da cópula arquimediana de Clayton: uma abordagem bayesiana. Matemática e Estatística em Foco, 4( 2), 87-102. Recuperado de http://www.seer.ufu.br/index.php/matematicaeestatisticaemfoco/article/view/31427/19471
NLM
Biondo TR, Suzuki AK. Modelos de sobrevivência bivariados derivados da cópula arquimediana de Clayton: uma abordagem bayesiana [Internet]. Matemática e Estatística em Foco. 2016 ; 4( 2): 87-102.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: http://www.seer.ufu.br/index.php/matematicaeestatisticaemfoco/article/view/31427/19471
Vancouver
Biondo TR, Suzuki AK. Modelos de sobrevivência bivariados derivados da cópula arquimediana de Clayton: uma abordagem bayesiana [Internet]. Matemática e Estatística em Foco. 2016 ; 4( 2): 87-102.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: http://www.seer.ufu.br/index.php/matematicaeestatisticaemfoco/article/view/31427/19471
Artigo de periodico
Predicting football scores via Poisson regression model: applications to the National Football League (2016)
Saraiva, E. F; Suzuki, Adriano Kamimura ; Filho, Ciro A. O; Louzada, Francisco
Source: Communications for Statistical Applications and Methods. Unidade: ICMC
Subjects: PROBABILIDADE, INFERÊNCIA BAYESIANA, INFERÊNCIA PARAMÉTRICA, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SARAIVA, E. F et al. Predicting football scores via Poisson regression model: applications to the National Football League. Communications for Statistical Applications and Methods, v. 23, n. 4, p. 297-319, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5351/CSAM.2016.23.4.297. Acesso em: 21 jul. 2024.
APA
Saraiva, E. F., Suzuki, A. K., Filho, C. A. O., & Louzada, F. (2016). Predicting football scores via Poisson regression model: applications to the National Football League. Communications for Statistical Applications and Methods, 23( 4), 297-319. doi:10.5351/CSAM.2016.23.4.297
NLM
Saraiva EF, Suzuki AK, Filho CAO, Louzada F. Predicting football scores via Poisson regression model: applications to the National Football League [Internet]. Communications for Statistical Applications and Methods. 2016 ; 23( 4): 297-319.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.5351/CSAM.2016.23.4.297
Vancouver
Saraiva EF, Suzuki AK, Filho CAO, Louzada F. Predicting football scores via Poisson regression model: applications to the National Football League [Internet]. Communications for Statistical Applications and Methods. 2016 ; 23( 4): 297-319.[citado 2024 jul. 21 ] Available from: https://doi.org/10.5351/CSAM.2016.23.4.297

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