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Artigo de periodico
Conway-Maxwell-Poisson autoregressive moving average model for equidispersed, underdispersed, and overdispersed count data (2020)
Melo, Moizes ; Alencar, Airlane Pereira
Fonte: Journal of Time Series Analysis. Unidade: IME
Assuntos: REGRESSÃO LINEAR, MODELOS EM SÉRIES TEMPORAIS
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ABNT
MELO, Moizes e ALENCAR, Airlane Pereira. Conway-Maxwell-Poisson autoregressive moving average model for equidispersed, underdispersed, and overdispersed count data. Journal of Time Series Analysis, v. 41, n. 6, p. 830-857, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1111/jtsa.12550. Acesso em: 11 dez. 2025.
APA
Melo, M., & Alencar, A. P. (2020). Conway-Maxwell-Poisson autoregressive moving average model for equidispersed, underdispersed, and overdispersed count data. Journal of Time Series Analysis, 41( 6), 830-857. doi:10.1111/jtsa.12550
NLM
Melo M, Alencar AP. Conway-Maxwell-Poisson autoregressive moving average model for equidispersed, underdispersed, and overdispersed count data [Internet]. Journal of Time Series Analysis. 2020 ; 41( 6): 830-857.[citado 2025 dez. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1111/jtsa.12550
Vancouver
Melo M, Alencar AP. Conway-Maxwell-Poisson autoregressive moving average model for equidispersed, underdispersed, and overdispersed count data [Internet]. Journal of Time Series Analysis. 2020 ; 41( 6): 830-857.[citado 2025 dez. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1111/jtsa.12550
Artigo de periodico
Time-varying cointegration model using wavelets (2019)
Fonseca, Eder Lucio da ; Alencar, Airlane Pereira ; Morettin, Pedro Alberto
Fonte: Statistics & Probability Letters. Unidade: IME
Assuntos: ANÁLISE DE ERROS, ANÁLISE DE ONDALETAS
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ABNT
FONSECA, Eder Lucio da e ALENCAR, Airlane Pereira e MORETTIN, Pedro Alberto. Time-varying cointegration model using wavelets. Statistics & Probability Letters, v. 145, p. 260-267, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.spl.2018.09.017. Acesso em: 11 dez. 2025.
APA
Fonseca, E. L. da, Alencar, A. P., & Morettin, P. A. (2019). Time-varying cointegration model using wavelets. Statistics & Probability Letters, 145, 260-267. doi:10.1016/j.spl.2018.09.017
NLM
Fonseca EL da, Alencar AP, Morettin PA. Time-varying cointegration model using wavelets [Internet]. Statistics & Probability Letters. 2019 ; 145 260-267.[citado 2025 dez. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.spl.2018.09.017
Vancouver
Fonseca EL da, Alencar AP, Morettin PA. Time-varying cointegration model using wavelets [Internet]. Statistics & Probability Letters. 2019 ; 145 260-267.[citado 2025 dez. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.spl.2018.09.017
Artigo de periodico
Generalized autoregressive and moving average models: multicollinearity, interpretation and a new modified model (2019)
Esparza Albarracin, Orlando Yesid ; Alencar, Airlane Pereira ; Ho, Linda Lee
Fonte: Journal of Statistical Computation and Simulation. Unidades: IME, EP
Assuntos: ANALISE DE SÉRIES TEMPORAIS, ANALISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO
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ABNT
ESPARZA ALBARRACIN, Orlando Yesid e ALENCAR, Airlane Pereira e HO, Linda Lee. Generalized autoregressive and moving average models: multicollinearity, interpretation and a new modified model. Journal of Statistical Computation and Simulation, v. 89, n. 10, p. 1819-1840, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/00949655.2019.1599892. Acesso em: 11 dez. 2025.
APA
Esparza Albarracin, O. Y., Alencar, A. P., & Ho, L. L. (2019). Generalized autoregressive and moving average models: multicollinearity, interpretation and a new modified model. Journal of Statistical Computation and Simulation, 89( 10), 1819-1840. doi:10.1080/00949655.2019.1599892
NLM
Esparza Albarracin OY, Alencar AP, Ho LL. Generalized autoregressive and moving average models: multicollinearity, interpretation and a new modified model [Internet]. Journal of Statistical Computation and Simulation. 2019 ; 89( 10): 1819-1840.[citado 2025 dez. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1080/00949655.2019.1599892
Vancouver
Esparza Albarracin OY, Alencar AP, Ho LL. Generalized autoregressive and moving average models: multicollinearity, interpretation and a new modified model [Internet]. Journal of Statistical Computation and Simulation. 2019 ; 89( 10): 1819-1840.[citado 2025 dez. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1080/00949655.2019.1599892
Artigo de periodico
A non-linear mathematical model using optical sensor to predict heart decellularization efficacy (2019)
Pereira, Rayssa Helena Arruda ; Prado, Adilson Ribeiro ; Caro, Luiz Felipe Castello Del ; Zanardo, Tadeu Ériton Caliman ; Alencar, Airlane Pereira ; Nogueira, Breno Valentim
Fonte: Scientific Reports. Unidade: IME
Assuntos: ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO NÃO LINEAR, MODELOS NÃO LINEARES, ENGENHARIA TECIDUAL
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ABNT
PEREIRA, Rayssa Helena Arruda et al. A non-linear mathematical model using optical sensor to predict heart decellularization efficacy. Scientific Reports, v. 9, n. 1, p. 1-10, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41598-019-48659-3. Acesso em: 11 dez. 2025.
APA
Pereira, R. H. A., Prado, A. R., Caro, L. F. C. D., Zanardo, T. É. C., Alencar, A. P., & Nogueira, B. V. (2019). A non-linear mathematical model using optical sensor to predict heart decellularization efficacy. Scientific Reports, 9( 1), 1-10. doi:10.1038/s41598-019-48659-3
NLM
Pereira RHA, Prado AR, Caro LFCD, Zanardo TÉC, Alencar AP, Nogueira BV. A non-linear mathematical model using optical sensor to predict heart decellularization efficacy [Internet]. Scientific Reports. 2019 ; 9( 1): 1-10.[citado 2025 dez. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-019-48659-3
Vancouver
Pereira RHA, Prado AR, Caro LFCD, Zanardo TÉC, Alencar AP, Nogueira BV. A non-linear mathematical model using optical sensor to predict heart decellularization efficacy [Internet]. Scientific Reports. 2019 ; 9( 1): 1-10.[citado 2025 dez. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-019-48659-3
Artigo de periodico
Dengue outbreaks: unpredictable incidence time series (2019)
Gabriel, Ana Flávia Barbosa ; Alencar, Airlane Pereira ; Miraglia, Simone Georges El Khouri
Fonte: Epidemiology and Infection. Unidade: IME
Assuntos: BIOESTATÍSTICA, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
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ABNT
GABRIEL, Ana Flávia Barbosa e ALENCAR, Airlane Pereira e MIRAGLIA, Simone Georges El Khouri. Dengue outbreaks: unpredictable incidence time series. Epidemiology and Infection, v. 147, p. 1-7, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1017/s0950268819000311. Acesso em: 11 dez. 2025.
APA
Gabriel, A. F. B., Alencar, A. P., & Miraglia, S. G. E. K. (2019). Dengue outbreaks: unpredictable incidence time series. Epidemiology and Infection, 147, 1-7. doi:10.1017/s0950268819000311
NLM
Gabriel AFB, Alencar AP, Miraglia SGEK. Dengue outbreaks: unpredictable incidence time series [Internet]. Epidemiology and Infection. 2019 ; 147 1-7.[citado 2025 dez. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1017/s0950268819000311
Vancouver
Gabriel AFB, Alencar AP, Miraglia SGEK. Dengue outbreaks: unpredictable incidence time series [Internet]. Epidemiology and Infection. 2019 ; 147 1-7.[citado 2025 dez. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1017/s0950268819000311
Artigo de periodico
CUSUM chart to monitor autocorrelated counts using negative binomial GARMA model (2018)
Esparza Albarracin, Orlando Yesid ; Alencar, Airlane Pereira ; Ho, Linda Lee
Fonte: Statistical Methods in Medical Research. Unidades: IME, EP
Assuntos: ESTATÍSTICA APLICADA, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ESPARZA ALBARRACIN, Orlando Yesid e ALENCAR, Airlane Pereira e HO, Linda Lee. CUSUM chart to monitor autocorrelated counts using negative binomial GARMA model. Statistical Methods in Medical Research, v. 27, n. 9, p. 2859–2871, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1177/0962280216686627. Acesso em: 11 dez. 2025.
APA
Esparza Albarracin, O. Y., Alencar, A. P., & Ho, L. L. (2018). CUSUM chart to monitor autocorrelated counts using negative binomial GARMA model. Statistical Methods in Medical Research, 27( 9), 2859–2871. doi:10.1177/0962280216686627
NLM
Esparza Albarracin OY, Alencar AP, Ho LL. CUSUM chart to monitor autocorrelated counts using negative binomial GARMA model [Internet]. Statistical Methods in Medical Research. 2018 ; 27( 9): 2859–2871.[citado 2025 dez. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1177/0962280216686627
Vancouver
Esparza Albarracin OY, Alencar AP, Ho LL. CUSUM chart to monitor autocorrelated counts using negative binomial GARMA model [Internet]. Statistical Methods in Medical Research. 2018 ; 27( 9): 2859–2871.[citado 2025 dez. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1177/0962280216686627
Artigo de periodico
Effect of neglecting autocorrelation in regression EWMA charts for monitoring count time series (2018)
Esparza Albarracin, Orlando Yesid ; Alencar, Airlane Pereira ; Ho, Linda Lee
Fonte: Quality and Reliability Engineering International. Unidades: IME, EP
Assuntos: BIOESTATÍSTICA, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ESPARZA ALBARRACIN, Orlando Yesid e ALENCAR, Airlane Pereira e HO, Linda Lee. Effect of neglecting autocorrelation in regression EWMA charts for monitoring count time series. Quality and Reliability Engineering International, v. 34, n. 8. p. 1752-1762, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1002/qre.2367. Acesso em: 11 dez. 2025.
APA
Esparza Albarracin, O. Y., Alencar, A. P., & Ho, L. L. (2018). Effect of neglecting autocorrelation in regression EWMA charts for monitoring count time series. Quality and Reliability Engineering International, 34( 8. p. 1752-1762). doi:10.1002/qre.2367
NLM
Esparza Albarracin OY, Alencar AP, Ho LL. Effect of neglecting autocorrelation in regression EWMA charts for monitoring count time series [Internet]. Quality and Reliability Engineering International. 2018 ; 34( 8. p. 1752-1762):[citado 2025 dez. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1002/qre.2367
Vancouver
Esparza Albarracin OY, Alencar AP, Ho LL. Effect of neglecting autocorrelation in regression EWMA charts for monitoring count time series [Internet]. Quality and Reliability Engineering International. 2018 ; 34( 8. p. 1752-1762):[citado 2025 dez. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1002/qre.2367
Artigo de periodico
CUSUM control charts to monitor series of Negative Binomial count data (2017)
Alencar, Airlane Pereira ; Ho, Linda Lee ; Esparza Albarracin, Orlando Yesid
Fonte: Statistical Methods in Medical Research. Unidades: IME, EP
Assuntos: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, BIOESTATÍSTICA, ESTATÍSTICA, SAÚDE PÚBLICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ALENCAR, Airlane Pereira e HO, Linda Lee e ESPARZA ALBARRACIN, Orlando Yesid. CUSUM control charts to monitor series of Negative Binomial count data. Statistical Methods in Medical Research, v. 26, n. 4, p. 1925-1935, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1177/0962280215592427. Acesso em: 11 dez. 2025.
APA
Alencar, A. P., Ho, L. L., & Esparza Albarracin, O. Y. (2017). CUSUM control charts to monitor series of Negative Binomial count data. Statistical Methods in Medical Research, 26( 4), 1925-1935. doi:10.1177/0962280215592427
NLM
Alencar AP, Ho LL, Esparza Albarracin OY. CUSUM control charts to monitor series of Negative Binomial count data [Internet]. Statistical Methods in Medical Research. 2017 ; 26( 4): 1925-1935.[citado 2025 dez. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1177/0962280215592427
Vancouver
Alencar AP, Ho LL, Esparza Albarracin OY. CUSUM control charts to monitor series of Negative Binomial count data [Internet]. Statistical Methods in Medical Research. 2017 ; 26( 4): 1925-1935.[citado 2025 dez. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1177/0962280215592427

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