Random number generation and estimation with the bimodal asymmetric power-normal distribution (2016)
- Authors:
- Autor USP: BOLFARINE, HELENO - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1080/00949655.2015.1016434
- Subjects: INFERÊNCIA PARAMÉTRICA; MÉTODOS PROBABILÍSTICOS; ANÁLISE NUMÉRICA; MÉTODOS GRÁFICOS
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Journal of Statistical Computation and Simulation
- ISSN: 0094-9655
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 86, n. 3, p. 460-476, Feb. 2016
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
ANDRADE, B. B de e BOLFARINE, Heleno e SIROKY, A. N. Random number generation and estimation with the bimodal asymmetric power-normal distribution. Journal of Statistical Computation and Simulation, v. 86, n. 3, p. 460-476, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/00949655.2015.1016434. Acesso em: 27 abr. 2024. -
APA
Andrade, B. B. de, Bolfarine, H., & Siroky, A. N. (2016). Random number generation and estimation with the bimodal asymmetric power-normal distribution. Journal of Statistical Computation and Simulation, 86( 3), 460-476. doi:10.1080/00949655.2015.1016434 -
NLM
Andrade BB de, Bolfarine H, Siroky AN. Random number generation and estimation with the bimodal asymmetric power-normal distribution [Internet]. Journal of Statistical Computation and Simulation. 2016 ; 86( 3): 460-476.[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1080/00949655.2015.1016434 -
Vancouver
Andrade BB de, Bolfarine H, Siroky AN. Random number generation and estimation with the bimodal asymmetric power-normal distribution [Internet]. Journal of Statistical Computation and Simulation. 2016 ; 86( 3): 460-476.[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1080/00949655.2015.1016434 - Some shrinkage techniques for predicting the population total in finite populations
- Contribuições a teoria da previsão bayesiana e métodos relacionados em populações finitas
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Informações sobre o DOI: 10.1080/00949655.2015.1016434 (Fonte: oaDOI API)
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