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Dissertação (Mestrado)
Seleção Bayesiana de variáveis para modelos de mistura de regressão logística com variáveis latentes Pólya-Gamma (2022)
Bogoni, Mariella Ananias; Zuanetti, Daiane Aparecida (Orientador)
Unidade: ICMC/UFSCar
Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, REGRESSÃO LOGÍSTICA, CADEIAS DE MARKOV, MÉTODOS MCMC
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ABNT
BOGONI, Mariella Ananias. Seleção Bayesiana de variáveis para modelos de mistura de regressão logística com variáveis latentes Pólya-Gamma. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-10032022-163610/. Acesso em: 27 abr. 2024.
APA
Bogoni, M. A. (2022). Seleção Bayesiana de variáveis para modelos de mistura de regressão logística com variáveis latentes Pólya-Gamma (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-10032022-163610/
NLM
Bogoni MA. Seleção Bayesiana de variáveis para modelos de mistura de regressão logística com variáveis latentes Pólya-Gamma [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-10032022-163610/
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Bogoni MA. Seleção Bayesiana de variáveis para modelos de mistura de regressão logística com variáveis latentes Pólya-Gamma [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-10032022-163610/
Tese (Doutorado)
Métodos de estimação baseados em modelos na presença de dados faltantes (2022)
Ribeiro, Taís Roberta; Zuanetti, Daiane Aparecida (Orientador)
Unidade: INTER: ICMC -UFSCAR
Subjects: REGRESSÃO LINEAR, INTEGRAÇÃO NUMÉRICA, PROBABILIDADE, VEROSSIMILHANÇA
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ABNT
RIBEIRO, Taís Roberta. Métodos de estimação baseados em modelos na presença de dados faltantes. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-29112022-094513/. Acesso em: 27 abr. 2024.
APA
Ribeiro, T. R. (2022). Métodos de estimação baseados em modelos na presença de dados faltantes (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-29112022-094513/
NLM
Ribeiro TR. Métodos de estimação baseados em modelos na presença de dados faltantes [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-29112022-094513/
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Ribeiro TR. Métodos de estimação baseados em modelos na presença de dados faltantes [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-29112022-094513/
Dissertação (Mestrado)
Bayesian variable selection using Data Driven Reversible Jump: an application to schizophrenia data (2021)
Montcho, Djidenou Hans Amos; Milan, Luis Aparecido (Orientador); Zuanetti, Daiane Aparecida (Orientador)
Unidade: ICMC/UFSCar
Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, ESQUIZOFRENIA, CADEIAS DE MARKOV, ESTATÍSTICA COMPUTACIONAL, GENÉTICA
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ABNT
MONTCHO, Djidenou Hans Amos. Bayesian variable selection using Data Driven Reversible Jump: an application to schizophrenia data. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-02022022-173442/. Acesso em: 27 abr. 2024.
APA
Montcho, D. H. A. (2021). Bayesian variable selection using Data Driven Reversible Jump: an application to schizophrenia data (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-02022022-173442/
NLM
Montcho DHA. Bayesian variable selection using Data Driven Reversible Jump: an application to schizophrenia data [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-02022022-173442/
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Montcho DHA. Bayesian variable selection using Data Driven Reversible Jump: an application to schizophrenia data [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-02022022-173442/
Artigo de periodico
Bayesian diagnostic analysis for quantitative trait loci mapping (2020)
Zuanetti, Daiane Aparecida ; Soler, Júlia Maria Pavan ; Krieger, José Eduardo ; Milan, Luis Aparecido
Source: Statistical Methods in Medical Research. Unidades: IME, FM
Assunto: INFERÊNCIA BAYESIANA
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ZUANETTI, Daiane Aparecida et al. Bayesian diagnostic analysis for quantitative trait loci mapping. Statistical Methods in Medical Research, v. 29, n. 8, p. 2238-2249, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1177/0962280219888950. Acesso em: 27 abr. 2024.
APA
Zuanetti, D. A., Soler, J. M. P., Krieger, J. E., & Milan, L. A. (2020). Bayesian diagnostic analysis for quantitative trait loci mapping. Statistical Methods in Medical Research, 29( 8), 2238-2249. doi:10.1177/0962280219888950
NLM
Zuanetti DA, Soler JMP, Krieger JE, Milan LA. Bayesian diagnostic analysis for quantitative trait loci mapping [Internet]. Statistical Methods in Medical Research. 2020 ; 29( 8): 2238-2249.[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1177/0962280219888950
Vancouver
Zuanetti DA, Soler JMP, Krieger JE, Milan LA. Bayesian diagnostic analysis for quantitative trait loci mapping [Internet]. Statistical Methods in Medical Research. 2020 ; 29( 8): 2238-2249.[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1177/0962280219888950
Dissertação (Mestrado)
Modelo de mistura de regressão: uma abordagem Bayesiana (2020)
Cotrim, Luiz Gabriel Fernandes; Zuanetti, Daiane Aparecida (Orientador)
Unidade: INTER: ICMC -UFSCAR
Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, INFERÊNCIA NÃO PARAMÉTRICA, MÉTODOS MCMC, R (SOFTWARE ESTATÍSTICO)
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
COTRIM, Luiz Gabriel Fernandes. Modelo de mistura de regressão: uma abordagem Bayesiana. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-27072020-163939/. Acesso em: 27 abr. 2024.
APA
Cotrim, L. G. F. (2020). Modelo de mistura de regressão: uma abordagem Bayesiana (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-27072020-163939/
NLM
Cotrim LGF. Modelo de mistura de regressão: uma abordagem Bayesiana [Internet]. 2020 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-27072020-163939/
Vancouver
Cotrim LGF. Modelo de mistura de regressão: uma abordagem Bayesiana [Internet]. 2020 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-27072020-163939/
Dissertação (Mestrado)
Algoritmos de estimação para modelos Markovianos não-homogêneos (2020)
Lee, Gustavo Alexis Sabillón; Zuanetti, Daiane Aparecida (Orientador)
Unidade: ICMC/UFSCar
Subjects: CADEIAS DE MARKOV, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LEE, Gustavo Alexis Sabillón. Algoritmos de estimação para modelos Markovianos não-homogêneos. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-10062020-104710/. Acesso em: 27 abr. 2024.
APA
Lee, G. A. S. (2020). Algoritmos de estimação para modelos Markovianos não-homogêneos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-10062020-104710/
NLM
Lee GAS. Algoritmos de estimação para modelos Markovianos não-homogêneos [Internet]. 2020 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-10062020-104710/
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Lee GAS. Algoritmos de estimação para modelos Markovianos não-homogêneos [Internet]. 2020 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-10062020-104710/
Tese (Doutorado)
Efficient Bayesian methods for mixture models with genetic applications (2016)
Zuanetti, Daiane Aparecida; Milan, Luis Aparecido (Orientador)
Unidade: ICMC/UFSCar
Subjects: DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), INFERÊNCIA BAYESIANA, ANÁLISE DE DADOS, MÉTODOS MCMC, DIAGNÓSTICO DA SITUAÇÃO DE SAÚDE, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA, SÉRIES DE DIRICHLET
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ZUANETTI, Daiane Aparecida. Efficient Bayesian methods for mixture models with genetic applications. 2016. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-20082019-083551/. Acesso em: 27 abr. 2024.
APA
Zuanetti, D. A. (2016). Efficient Bayesian methods for mixture models with genetic applications (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-20082019-083551/
NLM
Zuanetti DA. Efficient Bayesian methods for mixture models with genetic applications [Internet]. 2016 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-20082019-083551/
Vancouver
Zuanetti DA. Efficient Bayesian methods for mixture models with genetic applications [Internet]. 2016 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-20082019-083551/

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