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Artigo de periodico
Cooperative parallel particle filters for online model selection and applications to urban mobility (2017)
Martino, L.; Read, Jesse; Elvira, V.; Louzada, Francisco
Source: Digital Signal Processing. Unidade: ICMC
Subjects: ESTATÍSTICA APLICADA, INFERÊNCIA BAYESIANA, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA, MOBILIDADE URBANA
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ABNT
MARTINO, L. et al. Cooperative parallel particle filters for online model selection and applications to urban mobility. Digital Signal Processing, v. 60, n. Ja 2017, p. 172-185, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2016.09.011. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Martino, L., Read, J., Elvira, V., & Louzada, F. (2017). Cooperative parallel particle filters for online model selection and applications to urban mobility. Digital Signal Processing, 60( Ja 2017), 172-185. doi:10.1016/j.dsp.2016.09.011
NLM
Martino L, Read J, Elvira V, Louzada F. Cooperative parallel particle filters for online model selection and applications to urban mobility [Internet]. Digital Signal Processing. 2017 ; 60( Ja 2017): 172-185.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2016.09.011
Vancouver
Martino L, Read J, Elvira V, Louzada F. Cooperative parallel particle filters for online model selection and applications to urban mobility [Internet]. Digital Signal Processing. 2017 ; 60( Ja 2017): 172-185.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2016.09.011
Artigo de periodico
Issues in the multiple try metropolis mixing (2017)
Martino, L.; Louzada, Francisco
Source: Computational Statistics. Unidade: ICMC
Subjects: ESTATÍSTICA APLICADA, INFERÊNCIA BAYESIANA, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
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ABNT
MARTINO, L. e LOUZADA, Francisco. Issues in the multiple try metropolis mixing. Computational Statistics, v. 32, n. 1, p. 239-252, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00180-016-0643-9. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Martino, L., & Louzada, F. (2017). Issues in the multiple try metropolis mixing. Computational Statistics, 32( 1), 239-252. doi:10.1007/s00180-016-0643-9
NLM
Martino L, Louzada F. Issues in the multiple try metropolis mixing [Internet]. Computational Statistics. 2017 ; 32( 1): 239-252.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-016-0643-9
Vancouver
Martino L, Louzada F. Issues in the multiple try metropolis mixing [Internet]. Computational Statistics. 2017 ; 32( 1): 239-252.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-016-0643-9
Artigo de periodico
Effective sample size for importance sampling based on discrepancy measures (2017)
Martino, L.; Elvira, Víctor; Louzada, Francisco
Source: Signal Processing. Unidade: ICMC
Subjects: ESTATÍSTICA, ESTATÍSTICA APLICADA, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA, INFERÊNCIA BAYESIANA, PROBABILIDADE, OTIMIZAÇÃO, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA
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ABNT
MARTINO, L. e ELVIRA, Víctor e LOUZADA, Francisco. Effective sample size for importance sampling based on discrepancy measures. Signal Processing, v. Fe 2017, p. 386-401, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2016.08.025. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Martino, L., Elvira, V., & Louzada, F. (2017). Effective sample size for importance sampling based on discrepancy measures. Signal Processing, Fe 2017, 386-401. doi:10.1016/j.sigpro.2016.08.025
NLM
Martino L, Elvira V, Louzada F. Effective sample size for importance sampling based on discrepancy measures [Internet]. Signal Processing. 2017 ; Fe 2017 386-401.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2016.08.025
Vancouver
Martino L, Elvira V, Louzada F. Effective sample size for importance sampling based on discrepancy measures [Internet]. Signal Processing. 2017 ; Fe 2017 386-401.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2016.08.025

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