Iniciar sesión
Registrarse
Restablecer contraseña
Publicar y Distribuir
Soluciones de Publicación
Soluciones de Distribución
Temas
Arquitectura y diseño
Artes
Ciencias Sociales
Ciencias de la Información y Bibliotecas, Estudios del Libro
Ciencias de la vida
Ciencias de los materiales
Deporte y tiempo libre
Estudios clásicos y del Cercano Oriente antiguo
Estudios culturales
Estudios judíos
Farmacia
Filosofía
Física
Geociencias
Historia
Informática
Ingeniería
Interés general
Ley
Lingüística y semiótica
Literatura
Matemáticas
Medicina
Música
Negocios y Economía
Química
Química industrial
Teología y religión
Publicaciones
Revistas
Libros
Actas
Editoriales
Blog
Contacto
Buscar
EUR
USD
GBP
Español
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Carrito
Home
Revistas
Journal of Official Statistics
Volumen 37 (2021): Edición 1 (March 2021)
Acceso abierto
Weighted Dirichlet Process Mixture Models to Accommodate Complex Sample Designs for Linear and Quantile Regression
Michael R. Elliott
Michael R. Elliott
y
Xi Xia
Xi Xia
| 13 mar 2021
Journal of Official Statistics
Volumen 37 (2021): Edición 1 (March 2021)
Acerca de este artículo
Artículo anterior
Artículo siguiente
Resumen
Referencias
Materiales relacionados
Autores
Artículos en este número
Vista previa
PDF
Cite
Compartir
Publicado en línea:
13 mar 2021
Páginas:
71 - 95
Recibido:
01 jul 2019
Aceptado:
01 oct 2020
DOI:
https://doi.org/10.2478/jos-2021-0004
Palabras clave
Sampling weights
,
bayesian finite population inference
,
posterior predictive distribution
,
dioxin
,
NHANES
© 2020 Michael R. Elliott et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 3.0 License.
Detalles de material suplementario