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  • Artigo de periodico

    A new class of cure rate survival models: properties, inference and applications (2021)

    Barriga, Gladys Dorotea Cacsire ; Suzuki, Adriano Kamimura ; Cancho, Vicente Garibay ; Louzada, Francisco

    Source: Advances in Data Science and Adaptive Analysis. Unidade: ICMC

    Subjects: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA, ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO, CURA

    Versão AceitaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      BARRIGA, Gladys Dorotea Cacsire et al. A new class of cure rate survival models: properties, inference and applications. Advances in Data Science and Adaptive Analysis, v. 13, n. 1, p. 2150001-1-2150001-15, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1142/S2424922X21500017. Acesso em: 15 maio 2024.

    • APA

      Barriga, G. D. C., Suzuki, A. K., Cancho, V. G., & Louzada, F. (2021). A new class of cure rate survival models: properties, inference and applications. Advances in Data Science and Adaptive Analysis, 13( 1), 2150001-1-2150001-15. doi:10.1142/S2424922X21500017

    • NLM

      Barriga GDC, Suzuki AK, Cancho VG, Louzada F. A new class of cure rate survival models: properties, inference and applications [Internet]. Advances in Data Science and Adaptive Analysis. 2021 ; 13( 1): 2150001-1-2150001-15.[citado 2024 maio 15 ] Available from: https://doi.org/10.1142/S2424922X21500017

    • Vancouver

      Barriga GDC, Suzuki AK, Cancho VG, Louzada F. A new class of cure rate survival models: properties, inference and applications [Internet]. Advances in Data Science and Adaptive Analysis. 2021 ; 13( 1): 2150001-1-2150001-15.[citado 2024 maio 15 ] Available from: https://doi.org/10.1142/S2424922X21500017

  • Artigo de periodico

    The odd log-logistic geometric normal regression model with applications (2019)

    Prataviera, Fábio; Cordeiro, Gauss M.; Ortega, Edwin Moises Marcos; Suzuki, Adriano Kamimura; Amaro Jr., Edson

    Source: Advances in Data Science and Adaptive Analysis. Unidades: ESALQ, ICMC

    Subjects: REGRESSÃO LOGÍSTICA, DISTRIBUIÇÃO NORMAL, REGRESSÃO LINEAR

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PRATAVIERA, Fábio et al. The odd log-logistic geometric normal regression model with applications. Advances in Data Science and Adaptive Analysis, v. 11, n. 1, p. 1950003-1-1950003-25, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1142/S2424922X19500037. Acesso em: 15 maio 2024.

    • APA

      Prataviera, F., Cordeiro, G. M., Ortega, E. M. M., Suzuki, A. K., & Amaro Jr., E. (2019). The odd log-logistic geometric normal regression model with applications. Advances in Data Science and Adaptive Analysis, 11( 1), 1950003-1-1950003-25. doi:10.1142/S2424922X19500037

    • NLM

      Prataviera F, Cordeiro GM, Ortega EMM, Suzuki AK, Amaro Jr. E. The odd log-logistic geometric normal regression model with applications [Internet]. Advances in Data Science and Adaptive Analysis. 2019 ; 11( 1): 1950003-1-1950003-25.[citado 2024 maio 15 ] Available from: https://doi.org/10.1142/S2424922X19500037

    • Vancouver

      Prataviera F, Cordeiro GM, Ortega EMM, Suzuki AK, Amaro Jr. E. The odd log-logistic geometric normal regression model with applications [Internet]. Advances in Data Science and Adaptive Analysis. 2019 ; 11( 1): 1950003-1-1950003-25.[citado 2024 maio 15 ] Available from: https://doi.org/10.1142/S2424922X19500037

  • Artigo de periodico

    Semi-parametric cure rate proportional odds models with spatial frailties for interval-censored data (2019)

    Yigi, Bao; Cancho, Vicente Garibay ; Louzada, Francisco ; Suzuki, Adriano Kamimura

    Source: Advances in Data Science and Adaptive Analysis. Unidade: ICMC

    Subjects: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA, ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      YIGI, Bao et al. Semi-parametric cure rate proportional odds models with spatial frailties for interval-censored data. Advances in Data Science and Adaptive Analysis, v. 11, n. 3 & 4, p. 1-32, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1142/S2424922X19500050. Acesso em: 15 maio 2024.

    • APA

      Yigi, B., Cancho, V. G., Louzada, F., & Suzuki, A. K. (2019). Semi-parametric cure rate proportional odds models with spatial frailties for interval-censored data. Advances in Data Science and Adaptive Analysis, 11( 3 & 4), 1-32. doi:10.1142/S2424922X19500050

    • NLM

      Yigi B, Cancho VG, Louzada F, Suzuki AK. Semi-parametric cure rate proportional odds models with spatial frailties for interval-censored data [Internet]. Advances in Data Science and Adaptive Analysis. 2019 ;11( 3 & 4): 1-32.[citado 2024 maio 15 ] Available from: https://doi.org/10.1142/S2424922X19500050

    • Vancouver

      Yigi B, Cancho VG, Louzada F, Suzuki AK. Semi-parametric cure rate proportional odds models with spatial frailties for interval-censored data [Internet]. Advances in Data Science and Adaptive Analysis. 2019 ;11( 3 & 4): 1-32.[citado 2024 maio 15 ] Available from: https://doi.org/10.1142/S2424922X19500050

  • Artigo de periodico

    D-Measure: a bayesian model selection criterion for survival data (2019)

    Yiqi, Bao ; Cancho, Vicente Garibay ; Dey, Dipak Kumar ; Louzada, Francisco ; Suzuki, Adriano Kamimura

    Source: Advances in Data Science and Adaptive Analysis. Unidade: ICMC

    Subjects: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA, SIMULAÇÃO (ESTATÍSTICA), INFERÊNCIA BAYESIANA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      YIQI, Bao et al. D-Measure: a bayesian model selection criterion for survival data. Advances in Data Science and Adaptive Analysis, v. 11, n. 3 & 4, p. 1-18, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1142/S2424922X19500074. Acesso em: 15 maio 2024.

    • APA

      Yiqi, B., Cancho, V. G., Dey, D. K., Louzada, F., & Suzuki, A. K. (2019). D-Measure: a bayesian model selection criterion for survival data. Advances in Data Science and Adaptive Analysis, 11( 3 & 4), 1-18. doi:10.1142/S2424922X19500074

    • NLM

      Yiqi B, Cancho VG, Dey DK, Louzada F, Suzuki AK. D-Measure: a bayesian model selection criterion for survival data [Internet]. Advances in Data Science and Adaptive Analysis. 2019 ; 11( 3 & 4): 1-18.[citado 2024 maio 15 ] Available from: https://doi.org/10.1142/S2424922X19500074

    • Vancouver

      Yiqi B, Cancho VG, Dey DK, Louzada F, Suzuki AK. D-Measure: a bayesian model selection criterion for survival data [Internet]. Advances in Data Science and Adaptive Analysis. 2019 ; 11( 3 & 4): 1-18.[citado 2024 maio 15 ] Available from: https://doi.org/10.1142/S2424922X19500074
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