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  • Artigo de periodico

    GROEC: combination method via generalized rolling origin evaluation (2020)

    Fiorucci, José Augusto ; Louzada, Francisco

    Fonte: International Journal of Forecasting. Unidade: ICMC

    Assuntos: COMBINATÓRIA, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS)

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      FIORUCCI, José Augusto e LOUZADA, Francisco. GROEC: combination method via generalized rolling origin evaluation. International Journal of Forecasting, v. 36, n. 1, p. 105-109, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2019.04.013. Acesso em: 29 ago. 2024.

    • APA

      Fiorucci, J. A., & Louzada, F. (2020). GROEC: combination method via generalized rolling origin evaluation. International Journal of Forecasting, 36( 1), 105-109. doi:10.1016/j.ijforecast.2019.04.013

    • NLM

      Fiorucci JA, Louzada F. GROEC: combination method via generalized rolling origin evaluation [Internet]. International Journal of Forecasting. 2020 ; 36( 1): 105-109.[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2019.04.013

    • Vancouver

      Fiorucci JA, Louzada F. GROEC: combination method via generalized rolling origin evaluation [Internet]. International Journal of Forecasting. 2020 ; 36( 1): 105-109.[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2019.04.013

  • Artigo de periodico

    Models for optimising the theta method and their relationship to state space models (2016)

    Fiorucci, José A; Pellegrini, Tiago R; Louzada, Francisco ; Petropoulos, Fotios; Koehler, Anne B

    Fonte: International Journal of Forecasting. Unidade: ICMC

    Assuntos: ESTATÍSTICA APLICADA, INFERÊNCIA BAYESIANA, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA, REGRESSÃO LINEAR

    Acesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      FIORUCCI, José A et al. Models for optimising the theta method and their relationship to state space models. International Journal of Forecasting, v. 32, n. 4, p. 1151-1161, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2016.02.005. Acesso em: 29 ago. 2024.

    • APA

      Fiorucci, J. A., Pellegrini, T. R., Louzada, F., Petropoulos, F., & Koehler, A. B. (2016). Models for optimising the theta method and their relationship to state space models. International Journal of Forecasting, 32( 4), 1151-1161. doi:10.1016/j.ijforecast.2016.02.005

    • NLM

      Fiorucci JA, Pellegrini TR, Louzada F, Petropoulos F, Koehler AB. Models for optimising the theta method and their relationship to state space models [Internet]. International Journal of Forecasting. 2016 ; 32( 4): 1151-1161.[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2016.02.005

    • Vancouver

      Fiorucci JA, Pellegrini TR, Louzada F, Petropoulos F, Koehler AB. Models for optimising the theta method and their relationship to state space models [Internet]. International Journal of Forecasting. 2016 ; 32( 4): 1151-1161.[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2016.02.005
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