Uma abordagem bayesiana para o modelo de sobrevivência bivariado derivado da cópula AMH (2017)
- Authors:
- Autor USP: SUZUKI, ADRIANO KAMIMURA - ICMC
- Unidade: ICMC
- Subjects: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA; ESTATÍSTICA; PROBABILIDADE; ESTATÍSTICA APLICADA; INFERÊNCIA BAYESIANA; INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
- Keywords: Dados de sobrevivências bivariados; Abordagem Bayesiana; Cópula de Ali-Mikhail-Haq
- Language: Português
- Imprenta:
- Publisher place: Ouro Preto, MG
- Date published: 2017
- Source:
- Título do periódico: Revista da Estatística da Universidade Federal de Ouro Preto
- ISSN: 2237-8111
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 6, p. 1-20, Fev. 2017
-
ABNT
RIBEIRO, Taís Roberta e SUZUKI, Adriano Kamimura e SARAIVA, Erlandson Ferreira. Uma abordagem bayesiana para o modelo de sobrevivência bivariado derivado da cópula AMH. Revista da Estatística da Universidade Federal de Ouro Preto, v. Fe 2017, p. 1-20, 2017Tradução . . Disponível em: http://www.cead.ufop.br/jornal/index.php/rest/article/view/717. Acesso em: 19 abr. 2024. -
APA
Ribeiro, T. R., Suzuki, A. K., & Saraiva, E. F. (2017). Uma abordagem bayesiana para o modelo de sobrevivência bivariado derivado da cópula AMH. Revista da Estatística da Universidade Federal de Ouro Preto, Fe 2017, 1-20. Recuperado de http://www.cead.ufop.br/jornal/index.php/rest/article/view/717 -
NLM
Ribeiro TR, Suzuki AK, Saraiva EF. Uma abordagem bayesiana para o modelo de sobrevivência bivariado derivado da cópula AMH [Internet]. Revista da Estatística da Universidade Federal de Ouro Preto. 2017 ; Fe 2017 1-20.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.cead.ufop.br/jornal/index.php/rest/article/view/717 -
Vancouver
Ribeiro TR, Suzuki AK, Saraiva EF. Uma abordagem bayesiana para o modelo de sobrevivência bivariado derivado da cópula AMH [Internet]. Revista da Estatística da Universidade Federal de Ouro Preto. 2017 ; Fe 2017 1-20.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.cead.ufop.br/jornal/index.php/rest/article/view/717 - A Bayesian sparse finite mixture model for clustering data from a heterogeneous population
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