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  • Artigo de periodico

    The Log-gamma-logistic regression model: estimation, sensibility and residual analysis (2017)

    Hashimoto, Elizabeth M; Edwin Moises Marcos Ortega ; Cordeiro, Gauss M; Hamedani, G. G

    Source: Journal of Statistical Theory and Applications. Unidade: ESALQ

    Subjects: DADOS CENSURADOS, DISTRIBUIÇÃO LOGÍSTICA, MODELOS MATEMÁTICOS

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

    • ABNT

      HASHIMOTO, Elizabeth M et al. The Log-gamma-logistic regression model: estimation, sensibility and residual analysis. Journal of Statistical Theory and Applications, v. 16, n. 4, p. 547-564, 2017Tradução . . Disponível em: https://www.atlantis-press.com/journals/jsta/25887941. Acesso em: 11 nov. 2025.

    • APA

      Hashimoto, E. M., Edwin Moises Marcos Ortega,, Cordeiro, G. M., & Hamedani, G. G. (2017). The Log-gamma-logistic regression model: estimation, sensibility and residual analysis. Journal of Statistical Theory and Applications, 16( 4), 547-564. Recuperado de https://www.atlantis-press.com/journals/jsta/25887941

    • NLM

      Hashimoto EM, Edwin Moises Marcos Ortega, Cordeiro GM, Hamedani GG. The Log-gamma-logistic regression model: estimation, sensibility and residual analysis [Internet]. Journal of Statistical Theory and Applications. 2017 ; 16( 4): 547-564.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://www.atlantis-press.com/journals/jsta/25887941

    • Vancouver

      Hashimoto EM, Edwin Moises Marcos Ortega, Cordeiro GM, Hamedani GG. The Log-gamma-logistic regression model: estimation, sensibility and residual analysis [Internet]. Journal of Statistical Theory and Applications. 2017 ; 16( 4): 547-564.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://www.atlantis-press.com/journals/jsta/25887941

  • Artigo de periodico

    The Log-gamma-logistic regression model: estimation, sensibility and residual analysis (2017)

    Hashimoto, Elizabeth M; Ortega, Edwin Moises Marcos ; Cordeiro, Gauss M; Hamedani, G.G

    Source: Journal of Statistical Theory and Applications. Unidade: ESALQ

    Subjects: DADOS CENSURADOS, DISTRIBUIÇÃO LOGÍSTICA, MODELOS MATEMÁTICOS, VEROSSIMILHANÇA

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

    • ABNT

      HASHIMOTO, Elizabeth M et al. The Log-gamma-logistic regression model: estimation, sensibility and residual analysis. Journal of Statistical Theory and Applications, v. 16, n. 4, p. 547–564, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.2991/jsta.2017.16.4.9. Acesso em: 11 nov. 2025.

    • APA

      Hashimoto, E. M., Ortega, E. M. M., Cordeiro, G. M., & Hamedani, G. G. (2017). The Log-gamma-logistic regression model: estimation, sensibility and residual analysis. Journal of Statistical Theory and Applications, 16( 4), 547–564. doi:10.2991/jsta.2017.16.4.9

    • NLM

      Hashimoto EM, Ortega EMM, Cordeiro GM, Hamedani GG. The Log-gamma-logistic regression model: estimation, sensibility and residual analysis [Internet]. Journal of Statistical Theory and Applications. 2017 ; 16( 4): 547–564.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.2991/jsta.2017.16.4.9

    • Vancouver

      Hashimoto EM, Ortega EMM, Cordeiro GM, Hamedani GG. The Log-gamma-logistic regression model: estimation, sensibility and residual analysis [Internet]. Journal of Statistical Theory and Applications. 2017 ; 16( 4): 547–564.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.2991/jsta.2017.16.4.9

  • Tese (Doutorado)

    Alternative regression models to Beta distribution under Bayesian approach (2017)

    Paz, Rosineide Fernando da; Bazán Guzmán, Jorge Luis (Orientador)

    Unidade: Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística

    Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, DISTRIBUIÇÃO LOGÍSTICA, DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO

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

    • ABNT

      PAZ, Rosineide Fernando da. Alternative regression models to Beta distribution under Bayesian approach. 2017. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-14112017-160609/. Acesso em: 11 nov. 2025.

    • APA

      Paz, R. F. da. (2017). Alternative regression models to Beta distribution under Bayesian approach (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-14112017-160609/

    • NLM

      Paz RF da. Alternative regression models to Beta distribution under Bayesian approach [Internet]. 2017 ;[citado 2025 nov. 11 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-14112017-160609/

    • Vancouver

      Paz RF da. Alternative regression models to Beta distribution under Bayesian approach [Internet]. 2017 ;[citado 2025 nov. 11 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-14112017-160609/
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