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Robust inference in a linear functional model with replications using the t distribution
Robust inference in a linear functional model with replications using the t distribution
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Robust inference in a linear functional model with replications using the t distribution

Galea, Manuel ; de Castro, Mário

Journal of multivariate analysis, 2017-08, Vol.160, p.134-145 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Inc

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2
Maximum likelihood inference for the multivariate t mixture model
Maximum likelihood inference for the multivariate t mixture model
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Maximum likelihood inference for the multivariate t mixture model

Wang, Wan-Lun ; Lin, Tsung-I

Journal of multivariate analysis, 2016-07, Vol.149, p.54-64 [Periódico revisado por pares]

New York: Elsevier Inc

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3
Normal distribution based pseudo ML for missing data: With applications to mean and covariance structure analysis
Normal distribution based pseudo ML for missing data: With applications to mean and covariance structure analysis
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Normal distribution based pseudo ML for missing data: With applications to mean and covariance structure analysis

Yuan, Ke-Hai

Journal of multivariate analysis, 2009-10, Vol.100 (9), p.1900-1918 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier Inc

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4
Asymptotic expansions for the pivots using log-likelihood derivatives with an application in item response theory
Asymptotic expansions for the pivots using log-likelihood derivatives with an application in item response theory
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Asymptotic expansions for the pivots using log-likelihood derivatives with an application in item response theory

Ogasawara, Haruhiko

Journal of multivariate analysis, 2010-10, Vol.101 (9), p.2149-2167 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Inc

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5
Analysis of MCMC algorithms for Bayesian linear regression with Laplace errors
Analysis of MCMC algorithms for Bayesian linear regression with Laplace errors
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Analysis of MCMC algorithms for Bayesian linear regression with Laplace errors

Choi, Hee Min ; Hobert, James P.

Journal of multivariate analysis, 2013-05, Vol.117, p.32-40 [Periódico revisado por pares]

New York: Elsevier Inc

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