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  • Fonte: Agronomy. Unidades: EESC, FMRP, ESALQ

    Assuntos: BALANÇO HÍDRICO, EVAPOTRANSPIRAÇÃO, INFERÊNCIA BAYESIANA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, IRRIGAÇÃO, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      RIBEIRO, Vitor P et al. A stochastic bayesian artificial intelligence framework to assess climatological water balance under missing variables for evapotranspiration estimates. Agronomy, v. 13, p. 1-28, 2023Tradução . . Disponível em: https://dx.doi.org/10.3390/agronomy13122970. Acesso em: 09 nov. 2024.
    • APA

      Ribeiro, V. P., Desuó Neto, L., Marques, P. A. A., Achcar, J. A., Junqueira, A. M., Chinatto Junior, A. W., et al. (2023). A stochastic bayesian artificial intelligence framework to assess climatological water balance under missing variables for evapotranspiration estimates. Agronomy, 13, 1-28. doi:10.3390/agronomy13122970
    • NLM

      Ribeiro VP, Desuó Neto L, Marques PAA, Achcar JA, Junqueira AM, Chinatto Junior AW, Junqueira CCM, Maciel CD, Balestieri JAP. A stochastic bayesian artificial intelligence framework to assess climatological water balance under missing variables for evapotranspiration estimates [Internet]. Agronomy. 2023 ; 13 1-28.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://dx.doi.org/10.3390/agronomy13122970
    • Vancouver

      Ribeiro VP, Desuó Neto L, Marques PAA, Achcar JA, Junqueira AM, Chinatto Junior AW, Junqueira CCM, Maciel CD, Balestieri JAP. A stochastic bayesian artificial intelligence framework to assess climatological water balance under missing variables for evapotranspiration estimates [Internet]. Agronomy. 2023 ; 13 1-28.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://dx.doi.org/10.3390/agronomy13122970
  • Fonte: Revista de Matemática e Estatística. Unidades: ICMC, ESALQ

    Assuntos: INFERÊNCIA BAYESIANA, REGRESSÃO LINEAR

    Acesso à fonteComo citar
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    • ABNT

      CANCHO, Vicente Garibay e ACHCAR, Jorge Alberto e ORTEGA, Edwin Moisés Marcos. Modelos de regressão não-lineares considerando uma mistura finita de distribuições normais para os erros. Revista de Matemática e Estatística, v. 24, n. 3, p. 35-60, 2006Tradução . . Disponível em: http://www.fcav.unesp.br/RME/fasciculos/v24/v24_n3/A3_Vicente_Achcar.pdf. Acesso em: 09 nov. 2024.
    • APA

      Cancho, V. G., Achcar, J. A., & Ortega, E. M. M. (2006). Modelos de regressão não-lineares considerando uma mistura finita de distribuições normais para os erros. Revista de Matemática e Estatística, 24( 3), 35-60. Recuperado de http://www.fcav.unesp.br/RME/fasciculos/v24/v24_n3/A3_Vicente_Achcar.pdf
    • NLM

      Cancho VG, Achcar JA, Ortega EMM. Modelos de regressão não-lineares considerando uma mistura finita de distribuições normais para os erros [Internet]. Revista de Matemática e Estatística. 2006 ; 24( 3): 35-60.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: http://www.fcav.unesp.br/RME/fasciculos/v24/v24_n3/A3_Vicente_Achcar.pdf
    • Vancouver

      Cancho VG, Achcar JA, Ortega EMM. Modelos de regressão não-lineares considerando uma mistura finita de distribuições normais para os erros [Internet]. Revista de Matemática e Estatística. 2006 ; 24( 3): 35-60.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: http://www.fcav.unesp.br/RME/fasciculos/v24/v24_n3/A3_Vicente_Achcar.pdf
  • Fonte: Annals of the Institute of Statistical Mathematics. Unidades: ICMC, ESALQ

    Assunto: INFERÊNCIA PARAMÉTRICA

    Como citar
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    • ABNT

      ACHCAR, Jorge Alberto e LEANDRO, Roseli Aparecida. Use of markov chain monte carlo methods in a bayesian analysis of the block and basu bivariate exponential distribution. Annals of the Institute of Statistical Mathematics, v. 50, n. 3, p. se 1998, 1998Tradução . . Acesso em: 09 nov. 2024.
    • APA

      Achcar, J. A., & Leandro, R. A. (1998). Use of markov chain monte carlo methods in a bayesian analysis of the block and basu bivariate exponential distribution. Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 50( 3), se 1998.
    • NLM

      Achcar JA, Leandro RA. Use of markov chain monte carlo methods in a bayesian analysis of the block and basu bivariate exponential distribution. Annals of the Institute of Statistical Mathematics. 1998 ; 50( 3): se 1998.[citado 2024 nov. 09 ]
    • Vancouver

      Achcar JA, Leandro RA. Use of markov chain monte carlo methods in a bayesian analysis of the block and basu bivariate exponential distribution. Annals of the Institute of Statistical Mathematics. 1998 ; 50( 3): se 1998.[citado 2024 nov. 09 ]
  • Unidades: ICMC, ESALQ

    Assunto: INFERÊNCIA PARAMÉTRICA

    Versão PublicadaComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      ACHCAR, Jorge Alberto e LEANDRO, R A. Use of markov chain monte carlo methods in a bayesian analysis of the block and basu bivariate exponential distribution. . Sao Carlos: Icmsc-Usp. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/487faa35-180b-4e8c-9dfa-b8de95c9e30e/906828.pdf. Acesso em: 09 nov. 2024. , 1996
    • APA

      Achcar, J. A., & Leandro, R. A. (1996). Use of markov chain monte carlo methods in a bayesian analysis of the block and basu bivariate exponential distribution. Sao Carlos: Icmsc-Usp. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/487faa35-180b-4e8c-9dfa-b8de95c9e30e/906828.pdf
    • NLM

      Achcar JA, Leandro RA. Use of markov chain monte carlo methods in a bayesian analysis of the block and basu bivariate exponential distribution [Internet]. 1996 ;[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/487faa35-180b-4e8c-9dfa-b8de95c9e30e/906828.pdf
    • Vancouver

      Achcar JA, Leandro RA. Use of markov chain monte carlo methods in a bayesian analysis of the block and basu bivariate exponential distribution [Internet]. 1996 ;[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/487faa35-180b-4e8c-9dfa-b8de95c9e30e/906828.pdf

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