Sibuya-type bivariate lack of memory property (2015)
- Authors:
- Autor USP: KOLEV, NIKOLAI VALTCHEV - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1016/j.jmva.2014.11.001
- Subjects: DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE); ANÁLISE MULTIVARIADA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Journal of Multivariate Analysis
- ISSN: 0047-259X
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 134, p. 119-128, 2015
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: hybrid
- Licença: publisher-specific-oa
-
ABNT
PINTO, Jayme e KOLEV, Nikolai. Sibuya-type bivariate lack of memory property. Journal of Multivariate Analysis, v. 134, p. 119-128, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jmva.2014.11.001. Acesso em: 23 abr. 2024. -
APA
Pinto, J., & Kolev, N. (2015). Sibuya-type bivariate lack of memory property. Journal of Multivariate Analysis, 134, 119-128. doi:10.1016/j.jmva.2014.11.001 -
NLM
Pinto J, Kolev N. Sibuya-type bivariate lack of memory property [Internet]. Journal of Multivariate Analysis. 2015 ; 134 119-128.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jmva.2014.11.001 -
Vancouver
Pinto J, Kolev N. Sibuya-type bivariate lack of memory property [Internet]. Journal of Multivariate Analysis. 2015 ; 134 119-128.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jmva.2014.11.001 - Characterizations of the class of bivariate Gompertz distributions
- Bayesian analysis of the extended Marshall-Olkin model
- Probability solutions of the Sincov’s functional equation on the set of nonnegative integers
- New characterizations of bivariate discrete Schur-constant models
- Representation of certain lifetime models via sequences of special numbers
- Occupation measure of Markov-modulated risk processes
- Characterizations of extreme value extended Marshall-Olkin models with exponential marginals
- New over-/under- dispersed class of inflated-parameter discrete probability distributions
- Over- and underdispersed models for ruin probabilities
- Modelando dependências via cópulas
Informações sobre o DOI: 10.1016/j.jmva.2014.11.001 (Fonte: oaDOI API)
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