ReP USP - Resultado da busca

Tese (Doutorado)
Modelos de regressão quando a função de taxa de falha não é monótona e o modelo probabilístico beta Weibull modificada (2009)
Silva, Giovana Oliveira; Ortega, Edwin Moises Marcos (Orientador)
Unidade: ESALQ
Subjects: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA, REAMOSTRAGEM BOOTSTRAP, DADOS CENSURADOS, DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), VEROSSIMILHANÇA, ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO
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ABNT
SILVA, Giovana Oliveira. Modelos de regressão quando a função de taxa de falha não é monótona e o modelo probabilístico beta Weibull modificada. 2009. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2009. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-10032009-094918/. Acesso em: 14 nov. 2024.
APA
Silva, G. O. (2009). Modelos de regressão quando a função de taxa de falha não é monótona e o modelo probabilístico beta Weibull modificada (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-10032009-094918/
NLM
Silva GO. Modelos de regressão quando a função de taxa de falha não é monótona e o modelo probabilístico beta Weibull modificada [Internet]. 2009 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-10032009-094918/
Vancouver
Silva GO. Modelos de regressão quando a função de taxa de falha não é monótona e o modelo probabilístico beta Weibull modificada [Internet]. 2009 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-10032009-094918/
Dissertação (Mestrado)
Modelo de regressão para dados com censura intervalar e dados de sobrevivência grupados (2009)
Hashimoto, Elizabeth Mie; Ortega, Edwin Moises Marcos (Orientador)
Unidade: ESALQ
Subjects: ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO, ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA, REAMOSTRAGEM BOOTSTRAP, DADOS CENSURADOS, DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), VEROSSIMILHANÇA
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ABNT
HASHIMOTO, Elizabeth Mie. Modelo de regressão para dados com censura intervalar e dados de sobrevivência grupados. 2009. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2009. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-10022009-093638/. Acesso em: 14 nov. 2024.
APA
Hashimoto, E. M. (2009). Modelo de regressão para dados com censura intervalar e dados de sobrevivência grupados (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-10022009-093638/
NLM
Hashimoto EM. Modelo de regressão para dados com censura intervalar e dados de sobrevivência grupados [Internet]. 2009 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-10022009-093638/
Vancouver
Hashimoto EM. Modelo de regressão para dados com censura intervalar e dados de sobrevivência grupados [Internet]. 2009 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-10022009-093638/
Artigo de periodico
The generalized log-gamma mixture model model with covariates: local influence and residual analysis (2009)
Ortega, Edwin Moisés Marcos; Rizzato, Fernanda Bührer; Demétrio, Clarice Garcia Borges
Source: Statistical Methods & Applications. Unidade: ESALQ
Subjects: MODELOS MATEMÁTICOS, ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA, DADOS CENSURADOS, DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE)
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ABNT
ORTEGA, Edwin Moisés Marcos e RIZZATO, Fernanda Bührer e DEMÉTRIO, Clarice Garcia Borges. The generalized log-gamma mixture model model with covariates: local influence and residual analysis. Statistical Methods & Applications, v. 18, n. 3, p. 305-331, 2009Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10260-008-0104-x. Acesso em: 14 nov. 2024.
APA
Ortega, E. M. M., Rizzato, F. B., & Demétrio, C. G. B. (2009). The generalized log-gamma mixture model model with covariates: local influence and residual analysis. Statistical Methods & Applications, 18( 3), 305-331. doi:10.1007/s10260-008-0104-x
NLM
Ortega EMM, Rizzato FB, Demétrio CGB. The generalized log-gamma mixture model model with covariates: local influence and residual analysis [Internet]. Statistical Methods & Applications. 2009 ; 18( 3): 305-331.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10260-008-0104-x
Vancouver
Ortega EMM, Rizzato FB, Demétrio CGB. The generalized log-gamma mixture model model with covariates: local influence and residual analysis [Internet]. Statistical Methods & Applications. 2009 ; 18( 3): 305-331.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10260-008-0104-x
Artigo de periodico
A generalized log-gamma mixture model for cure rate: estimation and sensitivity analysis (2009)
Ortega, Edwin Moises Marcos ; Cancho, Vicente Garibay ; Lachos, Victor H
Source: Sankhyã : The Indian Journal of Statistics. Unidades: ESALQ, ICMC
Subjects: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA, CURA, DADOS CENSURADOS, DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), MODELOS MATEMÁTICOS, NEOPLASIAS
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ABNT
ORTEGA, Edwin Moises Marcos e CANCHO, Vicente Garibay e LACHOS, Victor H. A generalized log-gamma mixture model for cure rate: estimation and sensitivity analysis. Sankhyã : The Indian Journal of Statistics, v. 71B, p. 1-29, 2009Tradução . . Disponível em: Disponível em: https://www.jstor.org/stable/41342719?seq=3. Acesso em: 14 nov. 2024.
APA
Ortega, E. M. M., Cancho, V. G., & Lachos, V. H. (2009). A generalized log-gamma mixture model for cure rate: estimation and sensitivity analysis. Sankhyã : The Indian Journal of Statistics, 71B, 1-29. Recuperado de Disponível em: https://www.jstor.org/stable/41342719?seq=3
NLM
Ortega EMM, Cancho VG, Lachos VH. A generalized log-gamma mixture model for cure rate: estimation and sensitivity analysis [Internet]. Sankhyã : The Indian Journal of Statistics. 2009 ; 71B 1-29.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: Disponível em: https://www.jstor.org/stable/41342719?seq=3
Vancouver
Ortega EMM, Cancho VG, Lachos VH. A generalized log-gamma mixture model for cure rate: estimation and sensitivity analysis [Internet]. Sankhyã : The Indian Journal of Statistics. 2009 ; 71B 1-29.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: Disponível em: https://www.jstor.org/stable/41342719?seq=3

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