Transformed symmetric models (2011)
- Autores:
- Autor USP: ANDRADE FILHO, MARINHO GOMES DE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1177/1471082x1001100405
- Assuntos: INFERÊNCIA BAYESIANA; INFERÊNCIA ESTATÍSTICA; PROCESSOS ESTOCÁSTICOS; ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
- Idioma: Inglês
- Imprenta:
- Fonte:
- Título do periódico: Statistical Modelling
- ISSN: 1471-082X
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 11, n.4, p. 371-388, 2011
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
ANDRADE, Marinho Gomes de e CORDEIRO, Gauss Moutinho. Transformed symmetric models. Statistical Modelling, v. 11, n. 4, p. 371-388, 2011Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1177/1471082x1001100405. Acesso em: 17 abr. 2024. -
APA
Andrade, M. G. de, & Cordeiro, G. M. (2011). Transformed symmetric models. Statistical Modelling, 11( 4), 371-388. doi:10.1177/1471082x1001100405 -
NLM
Andrade MG de, Cordeiro GM. Transformed symmetric models [Internet]. Statistical Modelling. 2011 ; 11( 4): 371-388.[citado 2024 abr. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1177/1471082x1001100405 -
Vancouver
Andrade MG de, Cordeiro GM. Transformed symmetric models [Internet]. Statistical Modelling. 2011 ; 11( 4): 371-388.[citado 2024 abr. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1177/1471082x1001100405 - 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)
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- Previsão de vazões naturais médias mensais usando uma rede neural nebulosa adaptativa
Informações sobre o DOI: 10.1177/1471082x1001100405 (Fonte: oaDOI API)
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