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Artigo de periodico
The limits of conformity analysis under the Newcomb-Benford law and the COVID-19 pandemic in Brazil (2023)
Carmo, Carlos Roberto Souza ; Nunes, Fábio Caixeta ; Caneppele, Fernando de Lima
Source: Brazilian Journal of Biometrics. Unidade: FZEA
Subjects: INFORMAÇÃO EM SAÚDE, ANÁLISE DE DADOS, COVID-19, DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE)
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ABNT
CARMO, Carlos Roberto Souza e NUNES, Fábio Caixeta e CANEPPELE, Fernando de Lima. The limits of conformity analysis under the Newcomb-Benford law and the COVID-19 pandemic in Brazil. Brazilian Journal of Biometrics, v. 41, n. 3, p. 234-248, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.28951/bjb.v41i3.626. Acesso em: 13 nov. 2024.
APA
Carmo, C. R. S., Nunes, F. C., & Caneppele, F. de L. (2023). The limits of conformity analysis under the Newcomb-Benford law and the COVID-19 pandemic in Brazil. Brazilian Journal of Biometrics, 41( 3), 234-248. doi:10.28951/bjb.v41i3.626
NLM
Carmo CRS, Nunes FC, Caneppele F de L. The limits of conformity analysis under the Newcomb-Benford law and the COVID-19 pandemic in Brazil [Internet]. Brazilian Journal of Biometrics. 2023 ; 41( 3): 234-248.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.28951/bjb.v41i3.626
Vancouver
Carmo CRS, Nunes FC, Caneppele F de L. The limits of conformity analysis under the Newcomb-Benford law and the COVID-19 pandemic in Brazil [Internet]. Brazilian Journal of Biometrics. 2023 ; 41( 3): 234-248.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.28951/bjb.v41i3.626
Trabalho de evento
Uso da Lei de Benford para investigação de anomalias quantitativas nos números da COVID-19 nos estados brasileiros (2022)
Pires, Rodrigo Cristiano; Andrade, Herlandí de Souza ; Duarte, Ana Carolina Ribeiro; Borges, Dalton
Source: Anais do Encontro Nacional de Engenharia de Produção - Enegep. Unidade: EEL
Subjects: TOMADA DE DECISÃO, MODELAGEM DE DADOS, COVID-19, ANÁLISE DE DADOS
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ABNT
PIRES, Rodrigo Cristiano et al. Uso da Lei de Benford para investigação de anomalias quantitativas nos números da COVID-19 nos estados brasileiros. 2022, Anais.. Foz do Iguaçú-Pr: ENEGEP, 2022. p. 1-15. Disponível em: https://doi.org/10.14488/enegep2022_tn_st_384_1900_43276. Acesso em: 13 nov. 2024.
APA
Pires, R. C., Andrade, H. de S., Duarte, A. C. R., & Borges, D. (2022). Uso da Lei de Benford para investigação de anomalias quantitativas nos números da COVID-19 nos estados brasileiros. In Anais do Encontro Nacional de Engenharia de Produção - Enegep (p. 1-15). Foz do Iguaçú-Pr: ENEGEP. doi:10.14488/enegep2022_tn_st_384_1900_43276
NLM
Pires RC, Andrade H de S, Duarte ACR, Borges D. Uso da Lei de Benford para investigação de anomalias quantitativas nos números da COVID-19 nos estados brasileiros [Internet]. Anais do Encontro Nacional de Engenharia de Produção - Enegep. 2022 ;1-15.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.14488/enegep2022_tn_st_384_1900_43276
Vancouver
Pires RC, Andrade H de S, Duarte ACR, Borges D. Uso da Lei de Benford para investigação de anomalias quantitativas nos números da COVID-19 nos estados brasileiros [Internet]. Anais do Encontro Nacional de Engenharia de Produção - Enegep. 2022 ;1-15.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.14488/enegep2022_tn_st_384_1900_43276
Artigo de periodico
Modeling of COVID-19 cases in Pakistan using lifetime probability distributions (2022)
Haq, Muhammad Ahsan ul ; Ahmed, Mukhtar; Zafar, Javeria; Ramos, Pedro Luiz
Source: Annals of Data Science. Unidade: ICMC
Subjects: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA, ANÁLISE DE DADOS, COVID-19, CORONAVIRUS
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ABNT
HAQ, Muhammad Ahsan ul et al. Modeling of COVID-19 cases in Pakistan using lifetime probability distributions. Annals of Data Science, v. 9, n. 1, p. 141-152, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s40745-021-00338-9. Acesso em: 13 nov. 2024.
APA
Haq, M. A. ul, Ahmed, M., Zafar, J., & Ramos, P. L. (2022). Modeling of COVID-19 cases in Pakistan using lifetime probability distributions. Annals of Data Science, 9( 1), 141-152. doi:10.1007/s40745-021-00338-9
NLM
Haq MA ul, Ahmed M, Zafar J, Ramos PL. Modeling of COVID-19 cases in Pakistan using lifetime probability distributions [Internet]. Annals of Data Science. 2022 ; 9( 1): 141-152.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s40745-021-00338-9
Vancouver
Haq MA ul, Ahmed M, Zafar J, Ramos PL. Modeling of COVID-19 cases in Pakistan using lifetime probability distributions [Internet]. Annals of Data Science. 2022 ; 9( 1): 141-152.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s40745-021-00338-9
Artigo de periodico
Dynamic graph in a symbolic data framework: an account of the causal relation using COVID-19 reports and some reflections on the financial world (2021)
Nascimento, Diego Carvalho do ; Pimentel, Bruno Almeida ; Souza, Renata M. C. R; Costa, Lilia; Gonçalves, Sandro; Louzada, Francisco
Source: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: ICMC
Subjects: INFERÊNCIA ESTATÍSTICA, ANÁLISE DE DADOS, COVID-19
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ABNT
NASCIMENTO, Diego Carvalho do et al. Dynamic graph in a symbolic data framework: an account of the causal relation using COVID-19 reports and some reflections on the financial world. Chaos, Solitons and Fractals, v. 153, p. 1-14, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2021.111440. Acesso em: 13 nov. 2024.
APA
Nascimento, D. C. do, Pimentel, B. A., Souza, R. M. C. R., Costa, L., Gonçalves, S., & Louzada, F. (2021). Dynamic graph in a symbolic data framework: an account of the causal relation using COVID-19 reports and some reflections on the financial world. Chaos, Solitons and Fractals, 153, 1-14. doi:10.1016/j.chaos.2021.111440
NLM
Nascimento DC do, Pimentel BA, Souza RMCR, Costa L, Gonçalves S, Louzada F. Dynamic graph in a symbolic data framework: an account of the causal relation using COVID-19 reports and some reflections on the financial world [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2021 ; 153 1-14.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2021.111440
Vancouver
Nascimento DC do, Pimentel BA, Souza RMCR, Costa L, Gonçalves S, Louzada F. Dynamic graph in a symbolic data framework: an account of the causal relation using COVID-19 reports and some reflections on the financial world [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2021 ; 153 1-14.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2021.111440
Trabalho de evento-anais periodico
Lockdown contra a Covid-19 funciona ou não?: Um estudo de caso com o município de Araraquara (2021)
Colnago, Marilaine ; Casaca, Wallace Correa de Oliveira ; Oishi, Cassio Machiaveli ; Amaral, Fabio Vinicius Góes ; Cuminato, José Alberto
Source: Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics. Conference titles: Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional - CNMAC. Unidade: ICMC
Subjects: COVID-19, MODELOS MATEMÁTICOS, ISOLAMENTO SOCIAL, ANÁLISE DE DADOS, ESTUDO DE CASO
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ABNT
COLNAGO, Marilaine et al. Lockdown contra a Covid-19 funciona ou não?: Um estudo de caso com o município de Araraquara. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics. São Carlos: SBMAC. Disponível em: https://doi.org/10.5540/03.2021.008.01.0429. Acesso em: 13 nov. 2024. , 2021
APA
Colnago, M., Casaca, W. C. de O., Oishi, C. M., Amaral, F. V. G., & Cuminato, J. A. (2021). Lockdown contra a Covid-19 funciona ou não?: Um estudo de caso com o município de Araraquara. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics. São Carlos: SBMAC. doi:10.5540/03.2021.008.01.0429
NLM
Colnago M, Casaca WC de O, Oishi CM, Amaral FVG, Cuminato JA. Lockdown contra a Covid-19 funciona ou não?: Um estudo de caso com o município de Araraquara [Internet]. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics. 2021 ; 8( 1): 010429-1-010429-7.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.5540/03.2021.008.01.0429
Vancouver
Colnago M, Casaca WC de O, Oishi CM, Amaral FVG, Cuminato JA. Lockdown contra a Covid-19 funciona ou não?: Um estudo de caso com o município de Araraquara [Internet]. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics. 2021 ; 8( 1): 010429-1-010429-7.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.5540/03.2021.008.01.0429
Artigo de periodico
Percolation across households in mechanistic models of non-pharmaceutical interventions in SARS-CoV-2 disease dynamics (2021)
Franco, Caroline ; Ferreira, Leonardo Souto ; Sudbrack, Vítor ; Borges, Marcelo Eduardo ; Poloni, Silas ; Prado, Paulo Inácio ; White, Lisa J ; Águas, Ricardo ; Kraenkel, Roberto André ; Coutinho, Renato Mendes
Source: medRxiv (The Preprint Server For Health Sciences). Unidade: IB
Subjects: COVID-19, INFECÇÕES POR CORONAVIRUS, MODELOS, PERCOLAÇÃO, MATEMÁTICA, ANÁLISE DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FRANCO, Caroline et al. Percolation across households in mechanistic models of non-pharmaceutical interventions in SARS-CoV-2 disease dynamics. medRxiv (The Preprint Server For Health Sciences), n. 9 ju 2021, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1101/2021.06.07.21258403. Acesso em: 13 nov. 2024.
APA
Franco, C., Ferreira, L. S., Sudbrack, V., Borges, M. E., Poloni, S., Prado, P. I., et al. (2021). Percolation across households in mechanistic models of non-pharmaceutical interventions in SARS-CoV-2 disease dynamics. medRxiv (The Preprint Server For Health Sciences), ( 9 ju 2021). doi:10.1101/2021.06.07.21258403
NLM
Franco C, Ferreira LS, Sudbrack V, Borges ME, Poloni S, Prado PI, White LJ, Águas R, Kraenkel RA, Coutinho RM. Percolation across households in mechanistic models of non-pharmaceutical interventions in SARS-CoV-2 disease dynamics [Internet]. medRxiv (The Preprint Server For Health Sciences). 2021 ;( 9 ju 2021):[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1101/2021.06.07.21258403
Vancouver
Franco C, Ferreira LS, Sudbrack V, Borges ME, Poloni S, Prado PI, White LJ, Águas R, Kraenkel RA, Coutinho RM. Percolation across households in mechanistic models of non-pharmaceutical interventions in SARS-CoV-2 disease dynamics [Internet]. medRxiv (The Preprint Server For Health Sciences). 2021 ;( 9 ju 2021):[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1101/2021.06.07.21258403

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