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Bayesian prediction for flowgraph models with covariates. An application to bladder carcinoma

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Bayesian prediction for flowgraph models with covariates. An application to bladder carcinoma

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García Mora, MB.; Santamaria Navarro, C.; Rubio Navarro, G.; Pontones Moreno, JL. (2016). Bayesian prediction for flowgraph models with covariates. An application to bladder carcinoma. Journal of Computational and Applied Mathematics. 291:85-93. doi:10.1016/j.cam.2015.03.045

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/82851

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Metadatos del ítem

Título: Bayesian prediction for flowgraph models with covariates. An application to bladder carcinoma
Autor: García Mora, María Belén Santamaría Navarro, Cristina Rubio Navarro, Gregorio Pontones Moreno, José Luis
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Instituto Universitario de Matemática Multidisciplinar - Institut Universitari de Matemàtica Multidisciplinària
Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials
Universitat Politècnica de València. Facultad de Administración y Dirección de Empresas - Facultat d'Administració i Direcció d'Empreses
Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingeniería del Diseño - Escola Tècnica Superior d'Enginyeria del Disseny
Fecha difusión:
Resumen:
Statistical Flowgraph Models are an efficient tool to model multi-state stochastic processes. They support both frequentist and Bayesian approaches. Inclusion of covariates is also available. In this paper we propose an ...[+]
Palabras clave: Flowgraph model , Erlang distribution , Phase-type distribution , Bayesian approach , Bladder carcinoma
Derechos de uso: Cerrado
Fuente:
Journal of Computational and Applied Mathematics. (issn: 0377-0427 ) (eissn: 1879-1778 )
DOI: 10.1016/j.cam.2015.03.045
Editorial:
Elsevier
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.1016/j.cam.2015.03.045
Tipo: Artículo

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