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  • Source: Journal of Data Science. Unidade: ESALQ

    Subjects: DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), ENTROPIA, MODELOS MATEMÁTICOS, REGRESSÃO LINEAR, VEROSSIMILHANÇA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      AFIFY, Ahmed Z et al. Properties of the Transmuted Burr XII Distribution, Regression and its Applications. Journal of Data Science, v. 16, n. 3, p. 485-510, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.6339/JDS.201807_16(3).0003. Acesso em: 18 nov. 2024.
    • APA

      Afify, A. Z., Cordeiro, G. M., Bourguignon, M., & Ortega, E. M. M. (2018). Properties of the Transmuted Burr XII Distribution, Regression and its Applications. Journal of Data Science, 16( 3), 485-510. doi:10.6339/JDS.201807_16(3).0003
    • NLM

      Afify AZ, Cordeiro GM, Bourguignon M, Ortega EMM. Properties of the Transmuted Burr XII Distribution, Regression and its Applications [Internet]. Journal of Data Science. 2018 ; 16( 3): 485-510.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.6339/JDS.201807_16(3).0003
    • Vancouver

      Afify AZ, Cordeiro GM, Bourguignon M, Ortega EMM. Properties of the Transmuted Burr XII Distribution, Regression and its Applications [Internet]. Journal of Data Science. 2018 ; 16( 3): 485-510.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.6339/JDS.201807_16(3).0003
  • Source: Journal of Data Science. Unidade: ESALQ

    Subjects: DISTRIBUIÇÃO T, MODELOS MATEMÁTICOS

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    • ABNT

      NAKAMURA, Luiz R et al. Modelling location, scale and shape parameters of the birnbaum-saunders generalized t distribution. Journal of Data Science, v. 15, n. 2, p. 221-238, 2017Tradução . . Disponível em: http://www.jds-online.com/volume-15-number-2-april-2017. Acesso em: 18 nov. 2024.
    • APA

      Nakamura, L. R., Rigby, R. A., Stasinopoulos, D. M., Leandro, R. A., Villegas Lobos, C. M., & Pescim, R. R. (2017). Modelling location, scale and shape parameters of the birnbaum-saunders generalized t distribution. Journal of Data Science, 15( 2), 221-238. Recuperado de http://www.jds-online.com/volume-15-number-2-april-2017
    • NLM

      Nakamura LR, Rigby RA, Stasinopoulos DM, Leandro RA, Villegas Lobos CM, Pescim RR. Modelling location, scale and shape parameters of the birnbaum-saunders generalized t distribution [Internet]. Journal of Data Science. 2017 ; 15( 2): 221-238.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: http://www.jds-online.com/volume-15-number-2-april-2017
    • Vancouver

      Nakamura LR, Rigby RA, Stasinopoulos DM, Leandro RA, Villegas Lobos CM, Pescim RR. Modelling location, scale and shape parameters of the birnbaum-saunders generalized t distribution [Internet]. Journal of Data Science. 2017 ; 15( 2): 221-238.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: http://www.jds-online.com/volume-15-number-2-april-2017
  • Source: Journal of Data Science. Unidades: ESALQ, ICMC

    Subjects: DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), REGRESSÃO LINEAR, ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA

    PrivadoAcesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      ORTEGA, Edwin Moises Marcos et al. A new class of survival regression models with cure fraction. Journal of Data Science, v. 24, p. 107-136, 2014Tradução . . Disponível em: https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1053.7520&rep=rep1&type=pdf. Acesso em: 18 nov. 2024.
    • APA

      Ortega, E. M. M., Barriga, G. D. C., Hashimoto, E. M., Cancho, V. G., & Cordeiro, G. M. (2014). A new class of survival regression models with cure fraction. Journal of Data Science, 24, 107-136. doi:10.6339/JDS.2014.12(1).1152
    • NLM

      Ortega EMM, Barriga GDC, Hashimoto EM, Cancho VG, Cordeiro GM. A new class of survival regression models with cure fraction [Internet]. Journal of Data Science. 2014 ; 24 107-136.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1053.7520&rep=rep1&type=pdf
    • Vancouver

      Ortega EMM, Barriga GDC, Hashimoto EM, Cancho VG, Cordeiro GM. A new class of survival regression models with cure fraction [Internet]. Journal of Data Science. 2014 ; 24 107-136.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.1053.7520&rep=rep1&type=pdf
  • Source: Journal of Data Science. Unidade: ESALQ

    Subjects: DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), VEROSSIMILHANÇA, MODELOS LINEARES GENERALIZADOS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      CORDEIRO, Gauss M e PESCIM, Rodrigo Rosseto e ORTEGA, Edwin Moises Marcos. The Kumaraswamy generalized half-normal distribution for skewed positive data. Journal of Data Science, v. 10, p. 195-224, 2012Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.6339/JDS.2012.10(2).1010. Acesso em: 18 nov. 2024.
    • APA

      Cordeiro, G. M., Pescim, R. R., & Ortega, E. M. M. (2012). The Kumaraswamy generalized half-normal distribution for skewed positive data. Journal of Data Science, 10, 195-224. doi:10.6339/JDS.2012.10(2).1010
    • NLM

      Cordeiro GM, Pescim RR, Ortega EMM. The Kumaraswamy generalized half-normal distribution for skewed positive data [Internet]. Journal of Data Science. 2012 ; 10 195-224.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.6339/JDS.2012.10(2).1010
    • Vancouver

      Cordeiro GM, Pescim RR, Ortega EMM. The Kumaraswamy generalized half-normal distribution for skewed positive data [Internet]. Journal of Data Science. 2012 ; 10 195-224.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.6339/JDS.2012.10(2).1010
  • Source: Journal of Data Science. Unidades: IME, FM

    Subjects: CÉREBRO (RADIOGRAFIA), ANÁLISE ESPECTRAL, IMAGEM POR RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, HEMODINÂMICA

    How to cite
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    • ABNT

      SATO, João Ricardo et al. Identifying multi-subject cortical activation in MRI: a frequency domain approach. Journal of Data Science, v. 6, p. 80-103, 2008Tradução . . Acesso em: 18 nov. 2024.
    • APA

      Sato, J. R., Chiann, C., Taniguchi, E. H., Santos, E. G. dos, Arantes, P. R., Mourao, M. L., et al. (2008). Identifying multi-subject cortical activation in MRI: a frequency domain approach. Journal of Data Science, 6, 80-103.
    • NLM

      Sato JR, Chiann C, Taniguchi EH, Santos EG dos, Arantes PR, Mourao ML, Amaro Junior E, Morettin PA. Identifying multi-subject cortical activation in MRI: a frequency domain approach. Journal of Data Science. 2008 ; 6 80-103.[citado 2024 nov. 18 ]
    • Vancouver

      Sato JR, Chiann C, Taniguchi EH, Santos EG dos, Arantes PR, Mourao ML, Amaro Junior E, Morettin PA. Identifying multi-subject cortical activation in MRI: a frequency domain approach. Journal of Data Science. 2008 ; 6 80-103.[citado 2024 nov. 18 ]
  • Source: Journal of Data Science. Unidade: IME

    Assunto: PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      BRANCO, Marcia D'Elia et al. Bayesian and Classical Solutions for Binomial Cytogenetic Dosimetry Problem. Journal of Data Science, v. 1, p. 65-82, 2003Tradução . . Disponível em: http://www.jds-online.com/file_download/7/JDS-112.pdf. Acesso em: 18 nov. 2024.
    • APA

      Branco, M. D. 'E., Bolfarine, H., Zuazola, P. L. I., & Arellano-Valle, R. B. (2003). Bayesian and Classical Solutions for Binomial Cytogenetic Dosimetry Problem. Journal of Data Science, 1, 65-82. Recuperado de http://www.jds-online.com/file_download/7/JDS-112.pdf
    • NLM

      Branco MD'E, Bolfarine H, Zuazola PLI, Arellano-Valle RB. Bayesian and Classical Solutions for Binomial Cytogenetic Dosimetry Problem [Internet]. Journal of Data Science. 2003 ; 1 65-82.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: http://www.jds-online.com/file_download/7/JDS-112.pdf
    • Vancouver

      Branco MD'E, Bolfarine H, Zuazola PLI, Arellano-Valle RB. Bayesian and Classical Solutions for Binomial Cytogenetic Dosimetry Problem [Internet]. Journal of Data Science. 2003 ; 1 65-82.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: http://www.jds-online.com/file_download/7/JDS-112.pdf

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