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Parte de monografia/livro
Bootstrap methods in statistics of extremes (2016)
Gomes, M. Ivette; Caeiro, Frederico; Henriques-Rodrigues, Lígia ; Manjunat, B. G
Fonte: Extreme events in finance: a handbook of extreme value theory and its applications. Unidade: IME
Assuntos: INFERÊNCIA PARAMÉTRICA, ESTATÍSTICA
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ABNT
GOMES, M. Ivette et al. Bootstrap methods in statistics of extremes. Extreme events in finance: a handbook of extreme value theory and its applications. Tradução . Hoboken: Wiley, 2016. . Disponível em: https://doi.org/10.1002/9781118650318.ch6. Acesso em: 04 out. 2024.
APA
Gomes, M. I., Caeiro, F., Henriques-Rodrigues, L., & Manjunat, B. G. (2016). Bootstrap methods in statistics of extremes. In Extreme events in finance: a handbook of extreme value theory and its applications. Hoboken: Wiley. doi:10.1002/9781118650318.ch6
NLM
Gomes MI, Caeiro F, Henriques-Rodrigues L, Manjunat BG. Bootstrap methods in statistics of extremes [Internet]. In: Extreme events in finance: a handbook of extreme value theory and its applications. Hoboken: Wiley; 2016. [citado 2024 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1002/9781118650318.ch6
Vancouver
Gomes MI, Caeiro F, Henriques-Rodrigues L, Manjunat BG. Bootstrap methods in statistics of extremes [Internet]. In: Extreme events in finance: a handbook of extreme value theory and its applications. Hoboken: Wiley; 2016. [citado 2024 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1002/9781118650318.ch6
Artigo de periodico
The Bayesian restricted Conway–Maxwell-Binomial model to control dispersion in count data (2016)
Rodrigues, Josemar ; Bazán Guzmán, Jorge Luis ; Suzuki, Adriano Kamimura ; Balakrishnan, Narayanaswamy
Fonte: Statistics and Probability Letters. Unidade: ICMC
Assuntos: INFERÊNCIA PARAMÉTRICA, PROBABILIDADE, INFERÊNCIA BAYESIANA
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ABNT
RODRIGUES, Josemar et al. The Bayesian restricted Conway–Maxwell-Binomial model to control dispersion in count data. Statistics and Probability Letters, v. 119, p. 281-288, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.spl.2016.08.020. Acesso em: 04 out. 2024.
APA
Rodrigues, J., Bazán Guzmán, J. L., Suzuki, A. K., & Balakrishnan, N. (2016). The Bayesian restricted Conway–Maxwell-Binomial model to control dispersion in count data. Statistics and Probability Letters, 119, 281-288. doi:10.1016/j.spl.2016.08.020
NLM
Rodrigues J, Bazán Guzmán JL, Suzuki AK, Balakrishnan N. The Bayesian restricted Conway–Maxwell-Binomial model to control dispersion in count data [Internet]. Statistics and Probability Letters. 2016 ; 119 281-288.[citado 2024 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.spl.2016.08.020
Vancouver
Rodrigues J, Bazán Guzmán JL, Suzuki AK, Balakrishnan N. The Bayesian restricted Conway–Maxwell-Binomial model to control dispersion in count data [Internet]. Statistics and Probability Letters. 2016 ; 119 281-288.[citado 2024 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.spl.2016.08.020
Dissertação (Mestrado)
Classificação de fluxos de dados com mudança de conceito e latência de verificação (2016)
Reis, Denis Moreira dos; Batista, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, ANÁLISE DE DADOS, INFERÊNCIA PARAMÉTRICA
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ABNT
REIS, Denis Moreira dos. Classificação de fluxos de dados com mudança de conceito e latência de verificação. 2016. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13012017-095800/. Acesso em: 04 out. 2024.
APA
Reis, D. M. dos. (2016). Classificação de fluxos de dados com mudança de conceito e latência de verificação (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13012017-095800/
NLM
Reis DM dos. Classificação de fluxos de dados com mudança de conceito e latência de verificação [Internet]. 2016 ;[citado 2024 out. 04 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13012017-095800/
Vancouver
Reis DM dos. Classificação de fluxos de dados com mudança de conceito e latência de verificação [Internet]. 2016 ;[citado 2024 out. 04 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13012017-095800/
Artigo de periodico
Partitioning gene expression data by data-driven Markov chain Monte Carlo (2016)
Saraiva, E. F; Suzuki, Adriano Kamimura ; Louzada, Francisco ; Milan, Luis
Fonte: Journal of Applied Statistics. Unidade: ICMC
Assuntos: PROBABILIDADE, INFERÊNCIA BAYESIANA, INFERÊNCIA PARAMÉTRICA, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
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ABNT
SARAIVA, E. F et al. Partitioning gene expression data by data-driven Markov chain Monte Carlo. Journal of Applied Statistics, v. 43, n. 6, p. 1155-1173, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/02664763.2015.1092113. Acesso em: 04 out. 2024.
APA
Saraiva, E. F., Suzuki, A. K., Louzada, F., & Milan, L. (2016). Partitioning gene expression data by data-driven Markov chain Monte Carlo. Journal of Applied Statistics, 43( 6), 1155-1173. doi:10.1080/02664763.2015.1092113
NLM
Saraiva EF, Suzuki AK, Louzada F, Milan L. Partitioning gene expression data by data-driven Markov chain Monte Carlo [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2016 ; 43( 6): 1155-1173.[citado 2024 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2015.1092113
Vancouver
Saraiva EF, Suzuki AK, Louzada F, Milan L. Partitioning gene expression data by data-driven Markov chain Monte Carlo [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2016 ; 43( 6): 1155-1173.[citado 2024 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2015.1092113
Artigo de periodico
Random number generation and estimation with the bimodal asymmetric power-normal distribution (2016)
Andrade, B. B de; Bolfarine, Heleno ; Siroky, A. N
Fonte: Journal of Statistical Computation and Simulation. Unidade: IME
Assuntos: INFERÊNCIA PARAMÉTRICA, MÉTODOS PROBABILÍSTICOS, ANÁLISE NUMÉRICA, MÉTODOS GRÁFICOS
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ABNT
ANDRADE, B. B de e BOLFARINE, Heleno e SIROKY, A. N. Random number generation and estimation with the bimodal asymmetric power-normal distribution. Journal of Statistical Computation and Simulation, v. 86, n. 3, p. 460-476, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/00949655.2015.1016434. Acesso em: 04 out. 2024.
APA
Andrade, B. B. de, Bolfarine, H., & Siroky, A. N. (2016). Random number generation and estimation with the bimodal asymmetric power-normal distribution. Journal of Statistical Computation and Simulation, 86( 3), 460-476. doi:10.1080/00949655.2015.1016434
NLM
Andrade BB de, Bolfarine H, Siroky AN. Random number generation and estimation with the bimodal asymmetric power-normal distribution [Internet]. Journal of Statistical Computation and Simulation. 2016 ; 86( 3): 460-476.[citado 2024 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1080/00949655.2015.1016434
Vancouver
Andrade BB de, Bolfarine H, Siroky AN. Random number generation and estimation with the bimodal asymmetric power-normal distribution [Internet]. Journal of Statistical Computation and Simulation. 2016 ; 86( 3): 460-476.[citado 2024 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1080/00949655.2015.1016434
Artigo de periodico
Predicting football scores via Poisson regression model: applications to the National Football League (2016)
Saraiva, E. F; Suzuki, Adriano Kamimura ; Filho, Ciro A. O; Louzada, Francisco
Fonte: Communications for Statistical Applications and Methods. Unidade: ICMC
Assuntos: PROBABILIDADE, INFERÊNCIA BAYESIANA, INFERÊNCIA PARAMÉTRICA, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SARAIVA, E. F et al. Predicting football scores via Poisson regression model: applications to the National Football League. Communications for Statistical Applications and Methods, v. 23, n. 4, p. 297-319, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5351/CSAM.2016.23.4.297. Acesso em: 04 out. 2024.
APA
Saraiva, E. F., Suzuki, A. K., Filho, C. A. O., & Louzada, F. (2016). Predicting football scores via Poisson regression model: applications to the National Football League. Communications for Statistical Applications and Methods, 23( 4), 297-319. doi:10.5351/CSAM.2016.23.4.297
NLM
Saraiva EF, Suzuki AK, Filho CAO, Louzada F. Predicting football scores via Poisson regression model: applications to the National Football League [Internet]. Communications for Statistical Applications and Methods. 2016 ; 23( 4): 297-319.[citado 2024 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.5351/CSAM.2016.23.4.297
Vancouver
Saraiva EF, Suzuki AK, Filho CAO, Louzada F. Predicting football scores via Poisson regression model: applications to the National Football League [Internet]. Communications for Statistical Applications and Methods. 2016 ; 23( 4): 297-319.[citado 2024 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.5351/CSAM.2016.23.4.297
Tese (Doutorado)
Refinamento de propriedades assintóticas do estimador de máxima verossimilhança (2016)
Magalhães, Tiago Maia; Botter, Denise Aparecida (Orientador) ; Sandoval, Monica Carneiro (coorient)
Unidade: IME
Assuntos: INFERÊNCIA ESTATÍSTICA, INFERÊNCIA PARAMÉTRICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MAGALHÃES, Tiago Maia. Refinamento de propriedades assintóticas do estimador de máxima verossimilhança. 2016. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2016. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20230727-113013/. Acesso em: 04 out. 2024.
APA
Magalhães, T. M. (2016). Refinamento de propriedades assintóticas do estimador de máxima verossimilhança (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20230727-113013/
NLM
Magalhães TM. Refinamento de propriedades assintóticas do estimador de máxima verossimilhança [Internet]. 2016 ;[citado 2024 out. 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20230727-113013/
Vancouver
Magalhães TM. Refinamento de propriedades assintóticas do estimador de máxima verossimilhança [Internet]. 2016 ;[citado 2024 out. 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20230727-113013/
Trabalho de evento-resumo
Log-symmetric regression models under the presence of uncensored, left- or right-censored observations: a semi-parametric approach (2016)
Vanegas, Luis Hernando; Paula, Gilberto Alvarenga
Fonte: Anais. Nome do evento: Simpósio Brasileiro de Probabilidade e Estatística - SINAPE 2016. Unidade: IME
Assuntos: ESTATÍSTICA, ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA, INFERÊNCIA PARAMÉTRICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
VANEGAS, Luis Hernando e PAULA, Gilberto Alvarenga. Log-symmetric regression models under the presence of uncensored, left- or right-censored observations: a semi-parametric approach. 2016, Anais.. São Paulo, SP: Associação Brasileira de Estatística - ABE, 2016. Disponível em: http://www.ime.usp.br/~lsanchez/SINAPE2016/anais_sinape.pdf. Acesso em: 04 out. 2024.
APA
Vanegas, L. H., & Paula, G. A. (2016). Log-symmetric regression models under the presence of uncensored, left- or right-censored observations: a semi-parametric approach. In Anais. São Paulo, SP: Associação Brasileira de Estatística - ABE. Recuperado de http://www.ime.usp.br/~lsanchez/SINAPE2016/anais_sinape.pdf
NLM
Vanegas LH, Paula GA. Log-symmetric regression models under the presence of uncensored, left- or right-censored observations: a semi-parametric approach [Internet]. Anais. 2016 ;[citado 2024 out. 04 ] Available from: http://www.ime.usp.br/~lsanchez/SINAPE2016/anais_sinape.pdf
Vancouver
Vanegas LH, Paula GA. Log-symmetric regression models under the presence of uncensored, left- or right-censored observations: a semi-parametric approach [Internet]. Anais. 2016 ;[citado 2024 out. 04 ] Available from: http://www.ime.usp.br/~lsanchez/SINAPE2016/anais_sinape.pdf
Trabalho de evento-resumo
Small-sample testing inference in symmetric and log-symmetric linear regression models (2016)
Medeiros, Francisco Moisés Cândido de; Ferrari, Sílvia Lopes de Paula
Fonte: Anais. Nome do evento: Simpósio Brasileiro de Probabilidade e Estatística - SINAPE 2016. Unidade: IME
Assuntos: INFERÊNCIA PARAMÉTRICA, APROXIMAÇÃO, VEROSSIMILHANÇA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MEDEIROS, Francisco Moisés Cândido de e FERRARI, Sílvia Lopes de Paula. Small-sample testing inference in symmetric and log-symmetric linear regression models. 2016, Anais.. São Paulo, SP: Associação Brasileira de Estatística - ABE, 2016. Disponível em: http://www.ime.usp.br/~lsanchez/SINAPE2016/anais_sinape.pdf. Acesso em: 04 out. 2024.
APA
Medeiros, F. M. C. de, & Ferrari, S. L. de P. (2016). Small-sample testing inference in symmetric and log-symmetric linear regression models. In Anais. São Paulo, SP: Associação Brasileira de Estatística - ABE. Recuperado de http://www.ime.usp.br/~lsanchez/SINAPE2016/anais_sinape.pdf
NLM
Medeiros FMC de, Ferrari SL de P. Small-sample testing inference in symmetric and log-symmetric linear regression models [Internet]. Anais. 2016 ;[citado 2024 out. 04 ] Available from: http://www.ime.usp.br/~lsanchez/SINAPE2016/anais_sinape.pdf
Vancouver
Medeiros FMC de, Ferrari SL de P. Small-sample testing inference in symmetric and log-symmetric linear regression models [Internet]. Anais. 2016 ;[citado 2024 out. 04 ] Available from: http://www.ime.usp.br/~lsanchez/SINAPE2016/anais_sinape.pdf
Trabalho de evento-resumo
Computationally efficient change point detection for high-dimensional regression (2016)
Leonardi, Florencia Graciela
Fonte: Anais. Nome do evento: Simpósio Brasileiro de Probabilidade e Estatística - SINAPE 2016. Unidade: IME
Assuntos: INFERÊNCIA PARAMÉTRICA, ESTATÍSTICA APLICADA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LEONARDI, Florencia Graciela. Computationally efficient change point detection for high-dimensional regression. 2016, Anais.. São Paulo, SP: Associação Brasileira de Estatística - ABE, 2016. p. 6. Disponível em: http://www.ime.usp.br/~lsanchez/SINAPE2016/anais_sinape.pdf. Acesso em: 04 out. 2024.
APA
Leonardi, F. G. (2016). Computationally efficient change point detection for high-dimensional regression. In Anais (p. 6). São Paulo, SP: Associação Brasileira de Estatística - ABE. Recuperado de http://www.ime.usp.br/~lsanchez/SINAPE2016/anais_sinape.pdf
NLM
Leonardi FG. Computationally efficient change point detection for high-dimensional regression [Internet]. Anais. 2016 ; 6.[citado 2024 out. 04 ] Available from: http://www.ime.usp.br/~lsanchez/SINAPE2016/anais_sinape.pdf
Vancouver
Leonardi FG. Computationally efficient change point detection for high-dimensional regression [Internet]. Anais. 2016 ; 6.[citado 2024 out. 04 ] Available from: http://www.ime.usp.br/~lsanchez/SINAPE2016/anais_sinape.pdf
Artigo de periodico
A New lifetime model for multivariate survival data with a surviving fraction (2016)
Cancho, Vicente Garibay ; Louzada, Francisco ; Dey, Dipak K.; Barriga, Gladys D. C
Fonte: Journal of Statistical Computation and Simulation. Unidade: ICMC
Assuntos: ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO, ESTATÍSTICA, ESTATÍSTICA APLICADA, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA, INFERÊNCIA BAYESIANA, REGRESSÃO LINEAR, INFERÊNCIA PARAMÉTRICA, PROBABILIDADE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CANCHO, Vicente Garibay et al. A New lifetime model for multivariate survival data with a surviving fraction. Journal of Statistical Computation and Simulation, v. 86, n. 2, p. 279-292, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/00949655.2015.1007983. Acesso em: 04 out. 2024.
APA
Cancho, V. G., Louzada, F., Dey, D. K., & Barriga, G. D. C. (2016). A New lifetime model for multivariate survival data with a surviving fraction. Journal of Statistical Computation and Simulation, 86( 2), 279-292. doi:10.1080/00949655.2015.1007983
NLM
Cancho VG, Louzada F, Dey DK, Barriga GDC. A New lifetime model for multivariate survival data with a surviving fraction [Internet]. Journal of Statistical Computation and Simulation. 2016 ; 86( 2): 279-292.[citado 2024 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1080/00949655.2015.1007983
Vancouver
Cancho VG, Louzada F, Dey DK, Barriga GDC. A New lifetime model for multivariate survival data with a surviving fraction [Internet]. Journal of Statistical Computation and Simulation. 2016 ; 86( 2): 279-292.[citado 2024 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1080/00949655.2015.1007983

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