Overdisp: an R package for direct detection of overdispersion in count data multiple regression analysis (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: SOUZA, RAFAEL DE FREITAS - FEARP ; FAVERO, LUIZ PAULO LOPES - FEA ; CORREA, HAMILTON LUIZ - FEA
- Unidades: FEARP; FEA
- DOI: 10.1504/IJBIDM.2022.122157
- Subjects: DADOS DE CONTAGEM; R (SOFTWARE ESTATÍSTICO)
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: International Journal of Business Intelligence and Data Mining
- ISSN: 1743-8187
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 20, n. 3, p. 327-344, 2022
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
SOUZA, Rafael de Freitas et al. Overdisp: an R package for direct detection of overdispersion in count data multiple regression analysis. International Journal of Business Intelligence and Data Mining, v. 20, n. 3, p. 327-344, 2022Tradução . . Acesso em: 14 maio 2024. -
APA
Souza, R. de F., Fávero, L. P. L., Belfiore, P., & Corrêa, H. L. (2022). Overdisp: an R package for direct detection of overdispersion in count data multiple regression analysis. International Journal of Business Intelligence and Data Mining, 20( 3), 327-344. doi:10.1504/IJBIDM.2022.122157 -
NLM
Souza R de F, Fávero LPL, Belfiore P, Corrêa HL. Overdisp: an R package for direct detection of overdispersion in count data multiple regression analysis. International Journal of Business Intelligence and Data Mining. 2022 ; 20( 3): 327-344.[citado 2024 maio 14 ] -
Vancouver
Souza R de F, Fávero LPL, Belfiore P, Corrêa HL. Overdisp: an R package for direct detection of overdispersion in count data multiple regression analysis. International Journal of Business Intelligence and Data Mining. 2022 ; 20( 3): 327-344.[citado 2024 maio 14 ] - Count data regression analysis: concepts, overdispersion detection, zero-inflation identification, and applications with R
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Informações sobre o DOI: 10.1504/IJBIDM.2022.122157 (Fonte: oaDOI API)
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