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  • Artigo de periodico

    Adaptive significance levels in tests for linear regression models: the e-value and p-value cases (2023)

    Hoyos, Alejandra Estefanía Patiño ; Fossaluza, Victor ; Esteves, Luís Gustavo; Pereira, Carlos Alberto de Bragança

    Source: Entropy. Unidade: IME

    Subjects: REGRESSÃO LINEAR, ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO

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

    • ABNT

      HOYOS, Alejandra Estefanía Patiño et al. Adaptive significance levels in tests for linear regression models: the e-value and p-value cases. Entropy, v. 25, n. 1, p. 1-20, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e25010019. Acesso em: 15 nov. 2025.

    • APA

      Hoyos, A. E. P., Fossaluza, V., Esteves, L. G., & Pereira, C. A. de B. (2023). Adaptive significance levels in tests for linear regression models: the e-value and p-value cases. Entropy, 25( 1), 1-20. doi:10.3390/e25010019

    • NLM

      Hoyos AEP, Fossaluza V, Esteves LG, Pereira CA de B. Adaptive significance levels in tests for linear regression models: the e-value and p-value cases [Internet]. Entropy. 2023 ; 25( 1): 1-20.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e25010019

    • Vancouver

      Hoyos AEP, Fossaluza V, Esteves LG, Pereira CA de B. Adaptive significance levels in tests for linear regression models: the e-value and p-value cases [Internet]. Entropy. 2023 ; 25( 1): 1-20.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e25010019

  • Artigo de periodico

    Modeling overdispersed dengue data via Poisson inverse gaussian regression model: a case study in the city of Campo Grande, MS, Brazil (2022)

    Saraiva, Erlandson Ferreira ; Vigas, Valdemiro Piedade ; Flesch, Mariana Villela ; Gannon, Mark Andrew ; Pereira, Carlos Alberto de Bragança

    Source: Entropy. Unidade: IME

    Subjects: REGRESSÃO LINEAR, DENGUE

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

    • ABNT

      SARAIVA, Erlandson Ferreira et al. Modeling overdispersed dengue data via Poisson inverse gaussian regression model: a case study in the city of Campo Grande, MS, Brazil. Entropy, v. 24, n. artigo 1256, p. 1-16, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e24091256. Acesso em: 15 nov. 2025.

    • APA

      Saraiva, E. F., Vigas, V. P., Flesch, M. V., Gannon, M. A., & Pereira, C. A. de B. (2022). Modeling overdispersed dengue data via Poisson inverse gaussian regression model: a case study in the city of Campo Grande, MS, Brazil. Entropy, 24( artigo 1256), 1-16. doi:10.3390/e24091256

    • NLM

      Saraiva EF, Vigas VP, Flesch MV, Gannon MA, Pereira CA de B. Modeling overdispersed dengue data via Poisson inverse gaussian regression model: a case study in the city of Campo Grande, MS, Brazil [Internet]. Entropy. 2022 ; 24( artigo 1256): 1-16.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e24091256

    • Vancouver

      Saraiva EF, Vigas VP, Flesch MV, Gannon MA, Pereira CA de B. Modeling overdispersed dengue data via Poisson inverse gaussian regression model: a case study in the city of Campo Grande, MS, Brazil [Internet]. Entropy. 2022 ; 24( artigo 1256): 1-16.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e24091256
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