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Artigo de periodico
Modeling epidemic growth curves using nonlinear rational polynomial equations: an application to Brazil s COVID-19 data (2022)
Oliveira, Ricardo Puziol de; Achcar, Jorge Alberto ; Bertoli, Wesley; Mazucheli, Josmar; Miranda, Yara Campos
Source: Revista Tecnologia e Sociedade. Unidade: FMRP
Subjects: DADOS DE CONTAGEM, COVID-19, PROCESSOS GAUSSIANOS, MODELOS NÃO LINEARES
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ABNT
OLIVEIRA, Ricardo Puziol de et al. Modeling epidemic growth curves using nonlinear rational polynomial equations: an application to Brazil s COVID-19 data. Revista Tecnologia e Sociedade, v. 18, n. 50, p. 35-47, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3895/rts.v18n50.13534. Acesso em: 01 maio 2024.
APA
Oliveira, R. P. de, Achcar, J. A., Bertoli, W., Mazucheli, J., & Miranda, Y. C. (2022). Modeling epidemic growth curves using nonlinear rational polynomial equations: an application to Brazil s COVID-19 data. Revista Tecnologia e Sociedade, 18( 50), 35-47. doi:10.3895/rts.v18n50.13534
NLM
Oliveira RP de, Achcar JA, Bertoli W, Mazucheli J, Miranda YC. Modeling epidemic growth curves using nonlinear rational polynomial equations: an application to Brazil s COVID-19 data [Internet]. Revista Tecnologia e Sociedade. 2022 ; 18( 50): 35-47.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.3895/rts.v18n50.13534
Vancouver
Oliveira RP de, Achcar JA, Bertoli W, Mazucheli J, Miranda YC. Modeling epidemic growth curves using nonlinear rational polynomial equations: an application to Brazil s COVID-19 data [Internet]. Revista Tecnologia e Sociedade. 2022 ; 18( 50): 35-47.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.3895/rts.v18n50.13534
Parte de monografia/livro
Series system reliability: an unified approach using fatal shock and stress models (2022)
Oliveira, Ricardo Puziol de; Peres, Marcos Vinicius de Oliveira; Bertoli, Wesley; Achcar, Jorge Alberto
Source: Reliability and Maintainability Assessment of Industrial Systems. Unidade: FMRP
Subjects: ANÁLISE DE DADOS, ESTRESSE, INFERÊNCIA PARA SÉRIES TEMPORAIS
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ABNT
OLIVEIRA, Ricardo Puziol de et al. Series system reliability: an unified approach using fatal shock and stress models. Reliability and Maintainability Assessment of Industrial Systems. Tradução . Cham: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2022. . Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-93623-5_5. Acesso em: 01 maio 2024.
APA
Oliveira, R. P. de, Peres, M. V. de O., Bertoli, W., & Achcar, J. A. (2022). Series system reliability: an unified approach using fatal shock and stress models. In Reliability and Maintainability Assessment of Industrial Systems. Cham: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1007/978-3-030-93623-5_5
NLM
Oliveira RP de, Peres MV de O, Bertoli W, Achcar JA. Series system reliability: an unified approach using fatal shock and stress models [Internet]. In: Reliability and Maintainability Assessment of Industrial Systems. Cham: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo; 2022. [citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-93623-5_5
Vancouver
Oliveira RP de, Peres MV de O, Bertoli W, Achcar JA. Series system reliability: an unified approach using fatal shock and stress models [Internet]. In: Reliability and Maintainability Assessment of Industrial Systems. Cham: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo; 2022. [citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-93623-5_5
Artigo de periodico
A new semiparametric regression framework for analyzing non-linear data (2022)
Bertoli, Wesley; Oliveira, Ricardo Puziol de; Achcar, Jorge Alberto
Source: Analytics. Unidade: FMRP
Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, MODELAGEM DE DADOS, MODELOS NÃO LINEARES
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ABNT
BERTOLI, Wesley e OLIVEIRA, Ricardo Puziol de e ACHCAR, Jorge Alberto. A new semiparametric regression framework for analyzing non-linear data. Analytics, v. 1, n. 1, p. 15-26, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/analytics1010002. Acesso em: 01 maio 2024.
APA
Bertoli, W., Oliveira, R. P. de, & Achcar, J. A. (2022). A new semiparametric regression framework for analyzing non-linear data. Analytics, 1( 1), 15-26. doi:10.3390/analytics1010002
NLM
Bertoli W, Oliveira RP de, Achcar JA. A new semiparametric regression framework for analyzing non-linear data [Internet]. Analytics. 2022 ; 1( 1): 15-26.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.3390/analytics1010002
Vancouver
Bertoli W, Oliveira RP de, Achcar JA. A new semiparametric regression framework for analyzing non-linear data [Internet]. Analytics. 2022 ; 1( 1): 15-26.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.3390/analytics1010002
Artigo de periodico
A new class of bivariate Lindley distributions based on stress and shock models and some of their reliability properties (2021)
Oliveira, Ricardo Puziol de; Achcar, Jorge Alberto ; Mazucheli, Josmar; Bertoli, Wesley
Source: Reliability Engineering & System Safety. Unidade: FMRP
Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, ANÁLISE DE DADOS, ESTRESSE, DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE)
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ABNT
OLIVEIRA, Ricardo Puziol de et al. A new class of bivariate Lindley distributions based on stress and shock models and some of their reliability properties. Reliability Engineering & System Safety, v. 211, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ress.2021.107528. Acesso em: 01 maio 2024.
APA
Oliveira, R. P. de, Achcar, J. A., Mazucheli, J., & Bertoli, W. (2021). A new class of bivariate Lindley distributions based on stress and shock models and some of their reliability properties. Reliability Engineering & System Safety, 211. doi:10.1016/j.ress.2021.107528
NLM
Oliveira RP de, Achcar JA, Mazucheli J, Bertoli W. A new class of bivariate Lindley distributions based on stress and shock models and some of their reliability properties [Internet]. Reliability Engineering & System Safety. 2021 ; 211[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ress.2021.107528
Vancouver
Oliveira RP de, Achcar JA, Mazucheli J, Bertoli W. A new class of bivariate Lindley distributions based on stress and shock models and some of their reliability properties [Internet]. Reliability Engineering & System Safety. 2021 ; 211[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ress.2021.107528
Artigo de periodico
Bayesian model averaging: a systematic review and conceptual classification (2018)
Fragoso, Tiago M; Bertoli, Wesley; Louzada, Francisco
Source: International Statistical Review. Unidade: ICMC
Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA, ESTATÍSTICA APLICADA, ESTATÍSTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FRAGOSO, Tiago M e BERTOLI, Wesley e LOUZADA, Francisco. Bayesian model averaging: a systematic review and conceptual classification. International Statistical Review, v. 86, n. 1, p. 1-28, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1111/insr.12243. Acesso em: 01 maio 2024.
APA
Fragoso, T. M., Bertoli, W., & Louzada, F. (2018). Bayesian model averaging: a systematic review and conceptual classification. International Statistical Review, 86( 1), 1-28. doi:10.1111/insr.12243
NLM
Fragoso TM, Bertoli W, Louzada F. Bayesian model averaging: a systematic review and conceptual classification [Internet]. International Statistical Review. 2018 ; 86( 1): 1-28.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1111/insr.12243
Vancouver
Fragoso TM, Bertoli W, Louzada F. Bayesian model averaging: a systematic review and conceptual classification [Internet]. International Statistical Review. 2018 ; 86( 1): 1-28.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1111/insr.12243
Artigo de periodico
On the zero-modified Poisson-Shanker regression model and its application to fetal deaths notification data (2018)
Bertoli, Wesley; Conceição, Katiane Silva ; Andrade, Marinho Gomes de ; Louzada, Francisco
Source: Computational Statistics. Unidade: ICMC
Subjects: DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), INFERÊNCIA BAYESIANA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BERTOLI, Wesley et al. On the zero-modified Poisson-Shanker regression model and its application to fetal deaths notification data. Computational Statistics, v. 33, n. Ju 2018, p. 807-836, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00180-017-0788-1. Acesso em: 01 maio 2024.
APA
Bertoli, W., Conceição, K. S., Andrade, M. G. de, & Louzada, F. (2018). On the zero-modified Poisson-Shanker regression model and its application to fetal deaths notification data. Computational Statistics, 33( Ju 2018), 807-836. doi:10.1007/s00180-017-0788-1
NLM
Bertoli W, Conceição KS, Andrade MG de, Louzada F. On the zero-modified Poisson-Shanker regression model and its application to fetal deaths notification data [Internet]. Computational Statistics. 2018 ; 33( Ju 2018): 807-836.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-017-0788-1
Vancouver
Bertoli W, Conceição KS, Andrade MG de, Louzada F. On the zero-modified Poisson-Shanker regression model and its application to fetal deaths notification data [Internet]. Computational Statistics. 2018 ; 33( Ju 2018): 807-836.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-017-0788-1

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