A bayesian analysis of autoregressive models with random normal coefficients (2003)
- Authors:
- Autor USP: MORETTIN, PEDRO ALBERTO - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1080/0094965031000136003
- Assunto: INFERÊNCIA BAYESIANA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Journal of Statistical Computation and Simulation
- ISSN: 0094-9655
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 73, n. 8, p. 563-573, 2003
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
SÁFADI, Thelma e MORETTIN, Pedro Alberto. A bayesian analysis of autoregressive models with random normal coefficients. Journal of Statistical Computation and Simulation, v. 73, n. 8, p. 563-573, 2003Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/0094965031000136003. Acesso em: 20 abr. 2024. -
APA
Sáfadi, T., & Morettin, P. A. (2003). A bayesian analysis of autoregressive models with random normal coefficients. Journal of Statistical Computation and Simulation, 73( 8), 563-573. doi:10.1080/0094965031000136003 -
NLM
Sáfadi T, Morettin PA. A bayesian analysis of autoregressive models with random normal coefficients [Internet]. Journal of Statistical Computation and Simulation. 2003 ; 73( 8): 563-573.[citado 2024 abr. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1080/0094965031000136003 -
Vancouver
Sáfadi T, Morettin PA. A bayesian analysis of autoregressive models with random normal coefficients [Internet]. Journal of Statistical Computation and Simulation. 2003 ; 73( 8): 563-573.[citado 2024 abr. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1080/0094965031000136003 - Stochastic dyadic systems
- Walsh-Fourier transforms
- Utilização de ondaletas em modelos com mudança de regime
- A wavelet analysis for time series
- Special issue on statistical modeling in insurance and finance . [Foreword]
- Walsh spectral analysis
- Forecasting linear combinations of time series
- Transformed symmetric generalized autoregressive moving average models
- Introdução à análise espectral de série temporais
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Informações sobre o DOI: 10.1080/0094965031000136003 (Fonte: oaDOI API)
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