Maximum likelihood and Bayesian estimators for the double poisson distribution (2018)
- Authors:
- USP affiliated authors: ARAGON, DAVI CASALE - FMRP ; ACHCAR, JORGE ALBERTO - FMRP ; MARTINEZ, EDSON ZANGIACOMI - FMRP
- Unidade: FMRP
- DOI: 10.1080/15598608.2018.1489919
- Subjects: ESTATÍSTICA; MÉTODOS MCMC
- Keywords: Maximum likelihood estimator; Bayes estimator; Double Poisson distribution count data; Markov-chain; Monte Carlo (MCMC)
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Journal of Statistical Theory and Practice
- ISSN: 1559-8608
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 12, n. 4, p. 886-911, 2018
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
ARAGON, Davi C. e ACHCAR, Jorge Alberto e MARTINEZ, Edson Zangiacomi. Maximum likelihood and Bayesian estimators for the double poisson distribution. Journal of Statistical Theory and Practice, v. 12, n. 4, p. 886-911, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/15598608.2018.1489919. Acesso em: 02 jun. 2024. -
APA
Aragon, D. C., Achcar, J. A., & Martinez, E. Z. (2018). Maximum likelihood and Bayesian estimators for the double poisson distribution. Journal of Statistical Theory and Practice, 12( 4), 886-911. doi:10.1080/15598608.2018.1489919 -
NLM
Aragon DC, Achcar JA, Martinez EZ. Maximum likelihood and Bayesian estimators for the double poisson distribution [Internet]. Journal of Statistical Theory and Practice. 2018 ; 12( 4): 886-911.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1080/15598608.2018.1489919 -
Vancouver
Aragon DC, Achcar JA, Martinez EZ. Maximum likelihood and Bayesian estimators for the double poisson distribution [Internet]. Journal of Statistical Theory and Practice. 2018 ; 12( 4): 886-911.[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1080/15598608.2018.1489919 - Parameter estimation of the beta-binomial distribution: an application using the SAS software
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Informações sobre o DOI: 10.1080/15598608.2018.1489919 (Fonte: oaDOI API)
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