An R implementation for generalized Birnbaum-Saunders distributions (2009)
- Authors:
- Autor USP: PAULA, GILBERTO ALVARENGA - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1016/j.csda.2008.11.005
- Assunto: PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Computational Statistics & Data Analysis
- ISSN: 0167-9473
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 53, n. 4, p. 1511-1528, 2009
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
BARROS, Michelli e PAULA, Gilberto Alvarenga e LEIVA, Victor. An R implementation for generalized Birnbaum-Saunders distributions. Computational Statistics & Data Analysis, v. 53, n. 4, p. 1511-1528, 2009Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.csda.2008.11.005. Acesso em: 28 mar. 2024. -
APA
Barros, M., Paula, G. A., & Leiva, V. (2009). An R implementation for generalized Birnbaum-Saunders distributions. Computational Statistics & Data Analysis, 53( 4), 1511-1528. doi:10.1016/j.csda.2008.11.005 -
NLM
Barros M, Paula GA, Leiva V. An R implementation for generalized Birnbaum-Saunders distributions [Internet]. Computational Statistics & Data Analysis. 2009 ; 53( 4): 1511-1528.[citado 2024 mar. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.csda.2008.11.005 -
Vancouver
Barros M, Paula GA, Leiva V. An R implementation for generalized Birnbaum-Saunders distributions [Internet]. Computational Statistics & Data Analysis. 2009 ; 53( 4): 1511-1528.[citado 2024 mar. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.csda.2008.11.005 - Alguns modelos não-lineares via o glim
- Testes para hipoteses na forma de desigualdades lineares e nao lineares em regressao
- Métodos de diagnóstico em modelos mistos Von Mises
- One-sided tests in generalized linear models with parallel regression lines
- Assessment of variance components in elliptical linear mixed models
- Improved likelihood ratio statistics for exponential family nonlinear models
- One-sided tests in linear models with multivariate t-distribution
- Modelos de regressão: com apoio computacional
- A new class of survival regression models with heavy-tailed errors: robustness and diagnostics
- Influence diagnostics for linear models with first-order autoregressive elliptical errors
Informações sobre o DOI: 10.1016/j.csda.2008.11.005 (Fonte: oaDOI API)
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