Richards growth model and viability indicators for populations subject to interventions (2010)
- Autores:
- Autor USP: ANDRADE FILHO, MARINHO GOMES DE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1590/s0001-37652010000400028
- Assuntos: INFERÊNCIA BAYESIANA; INFERÊNCIA ESTATÍSTICA; PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
- Idioma: Inglês
- Imprenta:
- Local: Rio de Janeiro
- Data de publicação: 2010
- Fonte:
- Título do periódico: Anais da Academia Brasileira de Ciências
- ISSN: 0001-3765
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 82, n. 4, p. 1107-1126, dez 2010
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by
-
ABNT
LOIBEL, Selene Maria Coelho et al. Richards growth model and viability indicators for populations subject to interventions. Anais da Academia Brasileira de Ciências, v. 82, n. 4, p. 1107-1126, 2010Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/s0001-37652010000400028. Acesso em: 11 maio 2024. -
APA
Loibel, S. M. C., Andrade, M. G. de, Val, J. B. R. do, & Freitas, A. R. de. (2010). Richards growth model and viability indicators for populations subject to interventions. Anais da Academia Brasileira de Ciências, 82( 4), 1107-1126. doi:10.1590/s0001-37652010000400028 -
NLM
Loibel SMC, Andrade MG de, Val JBR do, Freitas AR de. Richards growth model and viability indicators for populations subject to interventions [Internet]. Anais da Academia Brasileira de Ciências. 2010 ; 82( 4): 1107-1126.[citado 2024 maio 11 ] Available from: https://doi.org/10.1590/s0001-37652010000400028 -
Vancouver
Loibel SMC, Andrade MG de, Val JBR do, Freitas AR de. Richards growth model and viability indicators for populations subject to interventions [Internet]. Anais da Academia Brasileira de Ciências. 2010 ; 82( 4): 1107-1126.[citado 2024 maio 11 ] Available from: https://doi.org/10.1590/s0001-37652010000400028 - Abordagem bayesiana de modelos arch(P) usando algoritmos metropolis-hastings
- On mean value solutions for the Helmholtz equation on square grids
- Modelo de Poisson zero-modificado com efeito aleatório para dados longitudinais
- A influência da estocasticidade das vazões no planejamento da operação de sistemas hidrelétricos
- Estimação de parâmetros de modelos ARCH (p): abordagem Bayes-MCMC versus máxima verossimilhança
- Relação entre modelos auto-regressivos e a configuração da rede neural para previsões de séries temporais estacionárias
- Uma abordagem bayesiana para modelos PAR(pm)
- Uso do amostrador de Gibbs e metropolis-hastings em análise bayesiana de modelos AR(p)
- Seasonal streamflow forecasting via a neural fuzzy system
- Previsão de vazões naturais médias mensais usando uma rede neural nebulosa adaptativa
Informações sobre o DOI: 10.1590/s0001-37652010000400028 (Fonte: oaDOI API)
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