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  • Artigo de periodico

    The Lomax generator of distributions: properties, minification process and regression model (2014)

    Cordeiro, Gauss M; Ortega, Edwin M. M ; Popović, Božidar V; Pescim, Rodrigo R

    Source: Applied Mathematics and Computation. Unidade: ESALQ

    Subjects: DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), MODELOS MATEMÁTICOS, VEROSSIMILHANÇA

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

    • ABNT

      CORDEIRO, Gauss M et al. The Lomax generator of distributions: properties, minification process and regression model. Applied Mathematics and Computation, v. 247, p. 465-486, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.amc.2014.09.004. Acesso em: 28 nov. 2025.

    • APA

      Cordeiro, G. M., Ortega, E. M. M., Popović, B. V., & Pescim, R. R. (2014). The Lomax generator of distributions: properties, minification process and regression model. Applied Mathematics and Computation, 247, 465-486. doi:10.1016/j.amc.2014.09.004

    • NLM

      Cordeiro GM, Ortega EMM, Popović BV, Pescim RR. The Lomax generator of distributions: properties, minification process and regression model [Internet]. Applied Mathematics and Computation. 2014 ; 247 465-486.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.amc.2014.09.004

    • Vancouver

      Cordeiro GM, Ortega EMM, Popović BV, Pescim RR. The Lomax generator of distributions: properties, minification process and regression model [Internet]. Applied Mathematics and Computation. 2014 ; 247 465-486.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.amc.2014.09.004

  • Artigo de periodico

    Mixture models with an unknown number of components via a new posterior split-merge MCMC algorithm (2014)

    Saraiva, Erlandson F; Louzada, Francisco ; Milan, Luis

    Source: Applied Mathematics and Computation. Unidade: ICMC

    Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA, ESTATÍSTICA APLICADA

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

    • ABNT

      SARAIVA, Erlandson F e LOUZADA, Francisco e MILAN, Luis. Mixture models with an unknown number of components via a new posterior split-merge MCMC algorithm. Applied Mathematics and Computation, v. 244, p. 959-975, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.amc.2014.07.032. Acesso em: 28 nov. 2025.

    • APA

      Saraiva, E. F., Louzada, F., & Milan, L. (2014). Mixture models with an unknown number of components via a new posterior split-merge MCMC algorithm. Applied Mathematics and Computation, 244, 959-975. doi:10.1016/j.amc.2014.07.032

    • NLM

      Saraiva EF, Louzada F, Milan L. Mixture models with an unknown number of components via a new posterior split-merge MCMC algorithm [Internet]. Applied Mathematics and Computation. 2014 ; 244 959-975.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.amc.2014.07.032

    • Vancouver

      Saraiva EF, Louzada F, Milan L. Mixture models with an unknown number of components via a new posterior split-merge MCMC algorithm [Internet]. Applied Mathematics and Computation. 2014 ; 244 959-975.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.amc.2014.07.032
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