ANOCVA: a nonparametric statistical test to compare clustering structures (2018)
- Authors:
- USP affiliated authors: PATRIOTA, ALEXANDRE GALVÃO - IME ; FUJITA, ANDRÉ - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1007/978-3-319-74974-7_6
- Subjects: BIOINFORMÁTICA; BIOESTATÍSTICA
- Agências de fomento:
- Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
Processo FAPESP: 2016/13422-9 - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
- Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
- Financiado pela NAP eScience-PRP-USP
- Financiado pela Alexander von Humboldt Foundation
- Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Theoretical and applied aspects of systems biology
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
PATRIOTA, Alexandre Galvão et al. ANOCVA: a nonparametric statistical test to compare clustering structures. Theoretical and applied aspects of systems biology. Tradução . Cham: Springer, 2018. . Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-319-74974-7_6. Acesso em: 19 abr. 2024. -
APA
Patriota, A. G., Vidal, M. C., Jesus, D. A. C. de, & Fujita, A. (2018). ANOCVA: a nonparametric statistical test to compare clustering structures. In Theoretical and applied aspects of systems biology. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-319-74974-7_6 -
NLM
Patriota AG, Vidal MC, Jesus DAC de, Fujita A. ANOCVA: a nonparametric statistical test to compare clustering structures [Internet]. In: Theoretical and applied aspects of systems biology. Cham: Springer; 2018. [citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-74974-7_6 -
Vancouver
Patriota AG, Vidal MC, Jesus DAC de, Fujita A. ANOCVA: a nonparametric statistical test to compare clustering structures [Internet]. In: Theoretical and applied aspects of systems biology. Cham: Springer; 2018. [citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-74974-7_6 - A non-parametric method to estimate the number of clusters
- Functional clustering of time series gene expression data by Granger causality
- A non-parametric statistical test to compare clusters with applications in functional magnetic resonance imaging data
- Análise de dados de expressão gênica: normalização de microarrays e modelagem de redes regulatórias
- Potential confounders in the analysis of Brazilian adolescent’s health: a combination of machine learning and graph theory
- Identifying regulational alterations in gene regulatory networks by state space representation of vector autoregressive models and variational annealing
- Modelo funcional heterocedástico com erro nas variáveis: uma abordagem para medidas repetidas
- On estimating the boundaries of a uniform distribution under additive measurement errors
- A measure of evidence based on the likelihood-ratio statistics
- The likelihood-ratio measure
Informações sobre o DOI: 10.1007/978-3-319-74974-7_6 (Fonte: oaDOI API)
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