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DEFINING PROBABILITY DENSITY FOR A DISTRIBUTION OF RANDOM FUNCTIONS
DEFINING PROBABILITY DENSITY FOR A DISTRIBUTION OF RANDOM FUNCTIONS
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DEFINING PROBABILITY DENSITY FOR A DISTRIBUTION OF RANDOM FUNCTIONS

Delaigle, Aurore ; Hall, Peter

The Annals of statistics, 2010-04, Vol.38 (2), p.1171-1193 [Periódico revisado por pares]

Cleveland, OH: Institute of Mathematical Statistics

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2
A MAXIMUM LIKELIHOOD METHOD FOR THE INCIDENTAL PARAMETER PROBLEM
A MAXIMUM LIKELIHOOD METHOD FOR THE INCIDENTAL PARAMETER PROBLEM
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A MAXIMUM LIKELIHOOD METHOD FOR THE INCIDENTAL PARAMETER PROBLEM

Moreira, Marcelo J.

The Annals of statistics, 2009-12, Vol.37 (6A), p.3660-3696 [Periódico revisado por pares]

Cleveland, OH: Institute of Mathematical Statistics

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Tables for the Lilliefors and Modified Cramer-von Mises Tests of Normality
Tables for the Lilliefors and Modified Cramer-von Mises Tests of Normality
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Tables for the Lilliefors and Modified Cramer-von Mises Tests of Normality

Scott, W. F. ; Stewart, B.

Communications in statistics. Theory and methods, 2011-01, Vol.40 (4), p.726-730 [Periódico revisado por pares]

Philadelphia, PA: Taylor & Francis Group

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4
Approximation of some moments in eigenvalue problem including some random variables and its application
Approximation of some moments in eigenvalue problem including some random variables and its application
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Approximation of some moments in eigenvalue problem including some random variables and its application

Kawai, Shinichi

Computational statistics & data analysis, 2004-06, Vol.46 (2), p.201-212 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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5
Multivariate mixture modeling using skew-normal independent distributions
Multivariate mixture modeling using skew-normal independent distributions
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Multivariate mixture modeling using skew-normal independent distributions

Cabral, Celso Rômulo Barbosa ; Lachos, Víctor Hugo ; Prates, Marcos O.

Computational statistics & data analysis, 2012, Vol.56 (1), p.126-142 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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6
Nonparametric Identification of Finite Mixture Models of Dynamic Discrete Choices
Nonparametric Identification of Finite Mixture Models of Dynamic Discrete Choices
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Nonparametric Identification of Finite Mixture Models of Dynamic Discrete Choices

Kasahara, Hiroyuki ; Shimotsu, Katsumi

Econometrica, 2009-01, Vol.77 (1), p.135-175 [Periódico revisado por pares]

Oxford, UK: Blackwell Publishing Ltd

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7
Bounds on expectations of L-statistics from without replacement samples
Bounds on expectations of L-statistics from without replacement samples
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Bounds on expectations of L-statistics from without replacement samples

Papadatos, N. ; Rychlik, T.

Journal of statistical planning and inference, 2004-09, Vol.124 (2), p.317-336 [Periódico revisado por pares]

Lausanne: Elsevier B.V

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8
Bounds on expectation of order statistics from a finite population
Bounds on expectation of order statistics from a finite population
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Bounds on expectation of order statistics from a finite population

Balakrishnan, N. ; Charalambides, C. ; Papadatos, N.

Journal of statistical planning and inference, 2003-05, Vol.113 (2), p.569-588 [Periódico revisado por pares]

Lausanne: Elsevier B.V

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9
Quasistationary Distributions and Fleming-Viot Processes in Finite Spaces
Quasistationary Distributions and Fleming-Viot Processes in Finite Spaces
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Quasistationary Distributions and Fleming-Viot Processes in Finite Spaces

Asselah, Amine ; Ferrari, Pablo A. ; Groisman, Pablo

Journal of applied probability, 2011-06, Vol.48 (2), p.322-332 [Periódico revisado por pares]

Cambridge, UK: Cambridge University Press

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10
The Level-Based Stratified Sampling Plan
The Level-Based Stratified Sampling Plan
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The Level-Based Stratified Sampling Plan

Kjell, Gunnar

Journal of the American Statistical Association, 2000-12, Vol.95 (452), p.1185-1191 [Periódico revisado por pares]

Alexandria, VA: Taylor & Francis Group

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