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  • Source: Scientific Reports. Unidade: IME

    Assunto: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

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    • ABNT

      HERNÁNDEZ, Noslen et al. Retrieving the structure of probabilistic sequences of auditory stimuli from EEG data. Scientific Reports, v. 11, n. art. 3520, p. 1-15, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41598-021-83119-x. Acesso em: 12 nov. 2025.
    • APA

      Hernández, N., Duarte, A., Ost, G., Fraiman, R., Galves, A., & Vargas, C. D. (2021). Retrieving the structure of probabilistic sequences of auditory stimuli from EEG data. Scientific Reports, 11( art. 3520), 1-15. doi:10.1038/s41598-021-83119-x
    • NLM

      Hernández N, Duarte A, Ost G, Fraiman R, Galves A, Vargas CD. Retrieving the structure of probabilistic sequences of auditory stimuli from EEG data [Internet]. Scientific Reports. 2021 ; 11( art. 3520): 1-15.[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-021-83119-x
    • Vancouver

      Hernández N, Duarte A, Ost G, Fraiman R, Galves A, Vargas CD. Retrieving the structure of probabilistic sequences of auditory stimuli from EEG data [Internet]. Scientific Reports. 2021 ; 11( art. 3520): 1-15.[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-021-83119-x
  • Source: Bernoulli. Unidade: IME

    Subjects: BIOESTATÍSTICA, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

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    • ABNT

      DUARTE, Aline et al. Estimating the interaction graph of stochastic neural dynamics. Bernoulli, v. 25, n. 1, p. 771-792, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3150/17-bej1006. Acesso em: 12 nov. 2025.
    • APA

      Duarte, A., Galves, A., Löcherbach, E., & Ost, G. (2019). Estimating the interaction graph of stochastic neural dynamics. Bernoulli, 25( 1), 771-792. doi:10.3150/17-bej1006
    • NLM

      Duarte A, Galves A, Löcherbach E, Ost G. Estimating the interaction graph of stochastic neural dynamics [Internet]. Bernoulli. 2019 ; 25( 1): 771-792.[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.3150/17-bej1006
    • Vancouver

      Duarte A, Galves A, Löcherbach E, Ost G. Estimating the interaction graph of stochastic neural dynamics [Internet]. Bernoulli. 2019 ; 25( 1): 771-792.[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.3150/17-bej1006
  • Source: Journal of Theoretical Biology. Unidade: IME

    Subjects: RNA POLIMERASES, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      BELITSKY, Vladimir e SCHUTZ, G. M. RNA polymerase interactions and elongation rate. Journal of Theoretical Biology, v. 462, p. 370-380, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jtbi.2018.11.025. Acesso em: 12 nov. 2025.
    • APA

      Belitsky, V., & Schutz, G. M. (2019). RNA polymerase interactions and elongation rate. Journal of Theoretical Biology, 462, 370-380. doi:10.1016/j.jtbi.2018.11.025
    • NLM

      Belitsky V, Schutz GM. RNA polymerase interactions and elongation rate [Internet]. Journal of Theoretical Biology. 2019 ; 462 370-380.[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jtbi.2018.11.025
    • Vancouver

      Belitsky V, Schutz GM. RNA polymerase interactions and elongation rate [Internet]. Journal of Theoretical Biology. 2019 ; 462 370-380.[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jtbi.2018.11.025
  • Source: Abstracts. Conference titles: Neuromat Workshop on High-Performance Computing, Stochastic Modeling and Databases in Neuroscience. Unidades: FFCLRP, IME

    Subjects: NEUROCIÊNCIAS, SINAPSE, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

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    • ABNT

      ROQUE, Antônio Carlos et al. Perspective on applications of a stochastic spiking neuron model to neural network modeling. 2016, Anais.. São Paulo: USP, 2016. Disponível em: https://pt.slideshare.net/neuromathematics?utm_campaign=profiletracking&utm_medium=sssite&utm_source=ssslideview. Acesso em: 12 nov. 2025.
    • APA

      Roque, A. C., Brochini, L., Costa, A., Cordeiro, V., Shimoura, R., Abadi, M. N., et al. (2016). Perspective on applications of a stochastic spiking neuron model to neural network modeling. In Abstracts. São Paulo: USP. Recuperado de https://pt.slideshare.net/neuromathematics?utm_campaign=profiletracking&utm_medium=sssite&utm_source=ssslideview
    • NLM

      Roque AC, Brochini L, Costa A, Cordeiro V, Shimoura R, Abadi MN, Kinouchi O, Stolfi J. Perspective on applications of a stochastic spiking neuron model to neural network modeling [Internet]. Abstracts. 2016 ;[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://pt.slideshare.net/neuromathematics?utm_campaign=profiletracking&utm_medium=sssite&utm_source=ssslideview
    • Vancouver

      Roque AC, Brochini L, Costa A, Cordeiro V, Shimoura R, Abadi MN, Kinouchi O, Stolfi J. Perspective on applications of a stochastic spiking neuron model to neural network modeling [Internet]. Abstracts. 2016 ;[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://pt.slideshare.net/neuromathematics?utm_campaign=profiletracking&utm_medium=sssite&utm_source=ssslideview
  • Source: Entropy. Unidade: IME

    Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, ANÁLISE MULTIVARIADA, TESTES DE HIPÓTESES

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      ANDRADE, Pablo de Morais e STERN, Julio Michael e PEREIRA, Carlos Alberto de Bragança. Bayesian test of significance for conditional independence: the multinomial model. Entropy, v. 16, n. 3, p. 1376-1395, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e16031376. Acesso em: 12 nov. 2025.
    • APA

      Andrade, P. de M., Stern, J. M., & Pereira, C. A. de B. (2014). Bayesian test of significance for conditional independence: the multinomial model. Entropy, 16( 3), 1376-1395. doi:10.3390/e16031376
    • NLM

      Andrade P de M, Stern JM, Pereira CA de B. Bayesian test of significance for conditional independence: the multinomial model [Internet]. Entropy. 2014 ; 16( 3): 1376-1395.[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e16031376
    • Vancouver

      Andrade P de M, Stern JM, Pereira CA de B. Bayesian test of significance for conditional independence: the multinomial model [Internet]. Entropy. 2014 ; 16( 3): 1376-1395.[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e16031376
  • Source: Applied Stochastic models in Business and Industry. Unidade: IME

    Assunto: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      MORETTIN, Pedro Alberto e NORBERG, Ragnar. Special issue on statistical modeling in insurance and finance . [Foreword]. Applied Stochastic models in Business and Industry. Malden: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1002/asmb.832. Acesso em: 12 nov. 2025. , 2011
    • APA

      Morettin, P. A., & Norberg, R. (2011). Special issue on statistical modeling in insurance and finance . [Foreword]. Applied Stochastic models in Business and Industry. Malden: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. doi:10.1002/asmb.832
    • NLM

      Morettin PA, Norberg R. Special issue on statistical modeling in insurance and finance . [Foreword] [Internet]. Applied Stochastic models in Business and Industry. 2011 ; 27( 1): 1.[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1002/asmb.832
    • Vancouver

      Morettin PA, Norberg R. Special issue on statistical modeling in insurance and finance . [Foreword] [Internet]. Applied Stochastic models in Business and Industry. 2011 ; 27( 1): 1.[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1002/asmb.832
  • Source: Computational Statistics & Data Analysis. Unidades: FM, IME

    Subjects: CÉREBRO, IMAGEM POR RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      SATO, João R. et al. Wavelet based time-varying vector autoregressive modelling. Computational Statistics & Data Analysis, v. 51, n. 12, p. 5847-5866, 2007Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.csda.2006.10.027. Acesso em: 12 nov. 2025.
    • APA

      Sato, J. R., Morettin, P. A., Arantes, P. R., & Amaro Jr., E. (2007). Wavelet based time-varying vector autoregressive modelling. Computational Statistics & Data Analysis, 51( 12), 5847-5866. doi:10.1016/j.csda.2006.10.027
    • NLM

      Sato JR, Morettin PA, Arantes PR, Amaro Jr. E. Wavelet based time-varying vector autoregressive modelling [Internet]. Computational Statistics & Data Analysis. 2007 ; 51( 12): 5847-5866.[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.csda.2006.10.027
    • Vancouver

      Sato JR, Morettin PA, Arantes PR, Amaro Jr. E. Wavelet based time-varying vector autoregressive modelling [Internet]. Computational Statistics & Data Analysis. 2007 ; 51( 12): 5847-5866.[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.csda.2006.10.027
  • Unidade: IME

    Subjects: SIMULAÇÃO, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

    Versão PublicadaHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      DANTAS, Carlos Alberto Barbosa. Verificação e validade de modelos de simulação. . São Paulo: IME-USP. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/aa0773b2-839d-46b0-89d4-1bf58639c225/839671.pdf. Acesso em: 12 nov. 2025. , 1992
    • APA

      Dantas, C. A. B. (1992). Verificação e validade de modelos de simulação. São Paulo: IME-USP. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/aa0773b2-839d-46b0-89d4-1bf58639c225/839671.pdf
    • NLM

      Dantas CAB. Verificação e validade de modelos de simulação [Internet]. 1992 ;[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/aa0773b2-839d-46b0-89d4-1bf58639c225/839671.pdf
    • Vancouver

      Dantas CAB. Verificação e validade de modelos de simulação [Internet]. 1992 ;[citado 2025 nov. 12 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/aa0773b2-839d-46b0-89d4-1bf58639c225/839671.pdf

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