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Computing Statistics under Interval and Fuzzy Uncertainty: Applications to Computer Science and Engineering
Computing Statistics under Interval and Fuzzy Uncertainty: Applications to Computer Science and Engineering
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Computing Statistics under Interval and Fuzzy Uncertainty: Applications to Computer Science and Engineering

Nguyen, Hung T Kreinovich, Vladik ; Xiang, Gang ; Wu, Berlin

Berlin, Heidelberg: Springer Nature 2011

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Simple Features for R: Standardized Support for Spatial Vector Data
Simple Features for R: Standardized Support for Spatial Vector Data
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Simple Features for R: Standardized Support for Spatial Vector Data

Pebesma, Edzer

The R journal, 2018-07, Vol.10 (1), p.439 [Periódico revisado por pares]

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glmmTMB Balances Speed and Flexibility Among Packages for Zero-inflated Generalized Linear Mixed Modeling
glmmTMB Balances Speed and Flexibility Among Packages for Zero-inflated Generalized Linear Mixed Modeling
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glmmTMB Balances Speed and Flexibility Among Packages for Zero-inflated Generalized Linear Mixed Modeling

Brooks, Mollie,E. ; Kristensen, Kasper ; Benthem, Koen,J.,van ; Magnusson, Arni ; Berg, Casper,W. ; Nielsen, Anders ; Skaug, Hans,J. ; Mächler, Martin ; Bolker, Benjamin,M.

The R journal, 2017-12, Vol.9 (2), p.378 [Periódico revisado por pares]

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Advanced Bayesian Multilevel Modeling with the R Package brms
Advanced Bayesian Multilevel Modeling with the R Package brms
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Advanced Bayesian Multilevel Modeling with the R Package brms

Bürkner, Paul-Christian

The R journal, 2018-07, Vol.10 (1), p.395 [Periódico revisado por pares]

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Practical Bayesian model evaluation using leave-one-out cross-validation and WAIC
Practical Bayesian model evaluation using leave-one-out cross-validation and WAIC
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Practical Bayesian model evaluation using leave-one-out cross-validation and WAIC

Vehtari, Aki ; Gelman, Andrew ; Gabry, Jonah

Statistics and computing, 2017, Vol.27 (5), p.1413-1432 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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mclust 5: Clustering, Classification and Density Estimation Using Gaussian Finite Mixture Models
mclust 5: Clustering, Classification and Density Estimation Using Gaussian Finite Mixture Models
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mclust 5: Clustering, Classification and Density Estimation Using Gaussian Finite Mixture Models

Scrucca, Luca ; Fop, Michael ; Murphy, T Brendan ; Raftery, Adrian E

The R journal, 2016-08, Vol.8 (1), p.289-317 [Periódico revisado por pares]

United States

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Optimal ratio for data splitting
Optimal ratio for data splitting
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Optimal ratio for data splitting

Joseph, V. Roshan

Statistical analysis and data mining, 2022-08, Vol.15 (4), p.531-538 [Periódico revisado por pares]

Hoboken: Wiley Subscription Services, Inc., A Wiley Company

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Eric Davidson's Regulatory Genome for Computer Science: Causality, Logic, and Proof Principles of the Genomic cis -Regulatory Code
Eric Davidson's Regulatory Genome for Computer Science: Causality, Logic, and Proof Principles of the Genomic cis -Regulatory Code
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Eric Davidson's Regulatory Genome for Computer Science: Causality, Logic, and Proof Principles of the Genomic cis -Regulatory Code

Istrail, Sorin

Journal of computational biology, 2019-07, Vol.26 (7), p.653-684 [Periódico revisado por pares]

United States: Mary Ann Liebert, Inc., publishers

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Visualization of Regression Models Using visreg
Visualization of Regression Models Using visreg
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Visualization of Regression Models Using visreg

Breheny, Patrick ; Burchett, Woodrow

The R journal, 2017-12, Vol.9 (2), p.56 [Periódico revisado por pares]

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Benchmarking fold detection by DaliLite v.5
Benchmarking fold detection by DaliLite v.5
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Benchmarking fold detection by DaliLite v.5

Holm, Liisa Elofsson, Arne

Bioinformatics (Oxford, England), 2019-12, Vol.35 (24), p.5326-5327 [Periódico revisado por pares]

England

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