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Tese (Doutorado)
Extensões e contribuições para os modelos de regressão com fração de cura (2024)
Fidelis, Cleanderson Romualdo ; Ortega, Edwin Moises Marcos (Orientador)
Unidade: ESALQ
Subjects: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA, DIAGNÓSTICO, MODELOS MATEMÁTICOS, RESÍDUOS
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ABNT
FIDELIS, Cleanderson Romualdo. Extensões e contribuições para os modelos de regressão com fração de cura. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-04022025-164530/. Acesso em: 30 jan. 2026.
APA
Fidelis, C. R. (2024). Extensões e contribuições para os modelos de regressão com fração de cura (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-04022025-164530/
NLM
Fidelis CR. Extensões e contribuições para os modelos de regressão com fração de cura [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 30 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-04022025-164530/
Vancouver
Fidelis CR. Extensões e contribuições para os modelos de regressão com fração de cura [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 30 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-04022025-164530/
Artigo de periodico
Reparametrized generalized gamma partially linear regression with application to breast cancer data (2024)
Fidelis, Cleanderson Romualdo ; Ortega, Edwin Moises Marcos ; Prataviera, Fábio ; Vila, Roberto; Cordeiro, Gauss M
Source: Journal of Applied Statistics. Unidade: ESALQ
Subjects: DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), NEOPLASIAS MAMÁRIAS, REGRESSÃO LINEAR, VEROSSIMILHANÇA
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ABNT
FIDELIS, Cleanderson Romualdo et al. Reparametrized generalized gamma partially linear regression with application to breast cancer data. Journal of Applied Statistics, p. 1-18, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/02664763.2024.2337086. Acesso em: 30 jan. 2026.
APA
Fidelis, C. R., Ortega, E. M. M., Prataviera, F., Vila, R., & Cordeiro, G. M. (2024). Reparametrized generalized gamma partially linear regression with application to breast cancer data. Journal of Applied Statistics, 1-18. doi:10.1080/02664763.2024.2337086
NLM
Fidelis CR, Ortega EMM, Prataviera F, Vila R, Cordeiro GM. Reparametrized generalized gamma partially linear regression with application to breast cancer data [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2024 ; 1-18.[citado 2026 jan. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2024.2337086
Vancouver
Fidelis CR, Ortega EMM, Prataviera F, Vila R, Cordeiro GM. Reparametrized generalized gamma partially linear regression with application to breast cancer data [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2024 ; 1-18.[citado 2026 jan. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2024.2337086
Artigo de periodico
Residual analysis for Poisson-Exponentiated Weibull Regression Models with Cure Fraction (2024)
Fidelis, Cleanderson R ; Ortega, Edwin M. M ; Cordeiro, Gauss M
Source: Stats. Unidade: ESALQ
Subjects: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA, DIAGNÓSTICO, DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), MODELOS MATEMÁTICOS, RESÍDUOS, SIMULAÇÃO (ESTATÍSTICA)
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ABNT
FIDELIS, Cleanderson R e ORTEGA, Edwin M. M e CORDEIRO, Gauss M. Residual analysis for Poisson-Exponentiated Weibull Regression Models with Cure Fraction. Stats, v. 7, p. 492–507, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/stats7020030. Acesso em: 30 jan. 2026.
APA
Fidelis, C. R., Ortega, E. M. M., & Cordeiro, G. M. (2024). Residual analysis for Poisson-Exponentiated Weibull Regression Models with Cure Fraction. Stats, 7, 492–507. doi:10.3390/stats7020030
NLM
Fidelis CR, Ortega EMM, Cordeiro GM. Residual analysis for Poisson-Exponentiated Weibull Regression Models with Cure Fraction [Internet]. Stats. 2024 ; 7 492–507.[citado 2026 jan. 30 ] Available from: https://doi.org/10.3390/stats7020030
Vancouver
Fidelis CR, Ortega EMM, Cordeiro GM. Residual analysis for Poisson-Exponentiated Weibull Regression Models with Cure Fraction [Internet]. Stats. 2024 ; 7 492–507.[citado 2026 jan. 30 ] Available from: https://doi.org/10.3390/stats7020030
Artigo de periodico
Modeling hormesis using multivariate nonlinear regression in plant biology: a comprehensive approach to understanding dose-response relationships (2023)
Amorim, Deoclecio Jardim ; Vieira, Afrânio Márcio Corrêa ; Fidelis, Cleanderson Romualdo ; Santos, Jania Claudia Camilo dos ; Silva, Marcelo de Almeida ; Demétrio, Clarice Garcia Borges
Source: Science of The Total Environment. Unidade: ESALQ
Subjects: ANÁLISE MULTIVARIADA, BIOLOGIA VEGETAL, HERBICIDAS, AÇAFRÃO, MODELOS NÃO LINEARES, CURVAS DE DOSE-RESPOSTA
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ABNT
AMORIM, Deoclecio Jardim et al. Modeling hormesis using multivariate nonlinear regression in plant biology: a comprehensive approach to understanding dose-response relationships. Science of The Total Environment, v. 905, p. 1-10, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.167041. Acesso em: 30 jan. 2026.
APA
Amorim, D. J., Vieira, A. M. C., Fidelis, C. R., Santos, J. C. C. dos, Silva, M. de A., & Demétrio, C. G. B. (2023). Modeling hormesis using multivariate nonlinear regression in plant biology: a comprehensive approach to understanding dose-response relationships. Science of The Total Environment, 905, 1-10. doi:10.1016/j.scitotenv.2023.167041
NLM
Amorim DJ, Vieira AMC, Fidelis CR, Santos JCC dos, Silva M de A, Demétrio CGB. Modeling hormesis using multivariate nonlinear regression in plant biology: a comprehensive approach to understanding dose-response relationships [Internet]. Science of The Total Environment. 2023 ; 905 1-10.[citado 2026 jan. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.167041
Vancouver
Amorim DJ, Vieira AMC, Fidelis CR, Santos JCC dos, Silva M de A, Demétrio CGB. Modeling hormesis using multivariate nonlinear regression in plant biology: a comprehensive approach to understanding dose-response relationships [Internet]. Science of The Total Environment. 2023 ; 905 1-10.[citado 2026 jan. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.167041
Artigo de periodico
Cox model and decision trees: an application to breast cancer data (2022)
Pereira, Lucas Cardoso; Silva, Sóstenes Jerônimo da; Fidelis, Cleanderson Romualdo ; Brito, Alisson de Lima; Xavier Júnior, Silvio Fernando Alves; Andrade, Lorena Sofia dos Santos; Oliveira, Milena Edite Casé de; Oliveira, Tiago Almeida de
Source: Revista Panamericana de Salud Pública. Unidade: ESALQ
Subjects: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA, ESTATÍSTICAS DE SAÚDE, MODELOS MATEMÁTICOS, MORTALIDADE, NEOPLASIAS MAMÁRIAS
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ABNT
PEREIRA, Lucas Cardoso et al. Cox model and decision trees: an application to breast cancer data. Revista Panamericana de Salud Pública, v. 46, p. 1-9, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.26633/RPSP.2022.17. Acesso em: 30 jan. 2026.
APA
Pereira, L. C., Silva, S. J. da, Fidelis, C. R., Brito, A. de L., Xavier Júnior, S. F. A., Andrade, L. S. dos S., et al. (2022). Cox model and decision trees: an application to breast cancer data. Revista Panamericana de Salud Pública, 46, 1-9. doi:10.26633/RPSP.2022.17
NLM
Pereira LC, Silva SJ da, Fidelis CR, Brito A de L, Xavier Júnior SFA, Andrade LS dos S, Oliveira MEC de, Oliveira TA de. Cox model and decision trees: an application to breast cancer data [Internet]. Revista Panamericana de Salud Pública. 2022 ; 46 1-9.[citado 2026 jan. 30 ] Available from: https://doi.org/10.26633/RPSP.2022.17
Vancouver
Pereira LC, Silva SJ da, Fidelis CR, Brito A de L, Xavier Júnior SFA, Andrade LS dos S, Oliveira MEC de, Oliveira TA de. Cox model and decision trees: an application to breast cancer data [Internet]. Revista Panamericana de Salud Pública. 2022 ; 46 1-9.[citado 2026 jan. 30 ] Available from: https://doi.org/10.26633/RPSP.2022.17

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