Saraiva, Erlandson F; Louzada, Francisco 
; Milan, Luis
Fonte: Applied Mathematics and Computation. Unidade: ICMC
Assuntos: INFERÊNCIA BAYESIANA, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA, ESTATÍSTICA APLICADA
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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: 12 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.2014.07.032NLM
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. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.amc.2014.07.032Vancouver
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. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.amc.2014.07.032
