Регрессионная модель для упорядоченных классов и ее применение при анализе онтогенетической структуры популяций

Translated title of the contribution: An ordinal regression model and its application in the analysis of the ontogenetic structure of populations

S. M. Ivanov, G. Y. Sofronov, Y. G. Suetina, L.V. Ryzhova

Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceeding › Conference proceeding contribution

Translated title of the contribution	An ordinal regression model and its application in the analysis of the ontogenetic structure of populations
Original language	Russian
Title of host publication	Проблемы популяционной биологии
Subtitle of host publication	Материалы XII Всероссийского популяционного семинара памяти Николая Васильевича Глотова (1939–2016)
Place of Publication	Russia
Publisher	Mari State University
Pages	106-108
Number of pages	3
ISBN (Print)	9785906949035
Publication status	Published - 2017
Event	XII All-Russian Population Seminar - Yoshkar-Ola, Russian Federation Duration: 11 Apr 2017 → 14 Apr 2017

Conference	XII All-Russian Population Seminar
Country/Territory	Russian Federation
City	Yoshkar-Ola
Period	11/04/17 → 14/04/17

Cite this

Ivanov, S. M., Sofronov, G. Y., Suetina, Y. G., & Ryzhova, L. V. (2017). Регрессионная модель для упорядоченных классов и ее применение при анализе онтогенетической структуры популяций. In Проблемы популяционной биологии: Материалы XII Всероссийского популяционного семинара памяти Николая Васильевича Глотова (1939–2016) (pp. 106-108). Mari State University.

Ivanov, S. M. ; Sofronov, G. Y. ; Suetina, Y. G. et al. / Регрессионная модель для упорядоченных классов и ее применение при анализе онтогенетической структуры популяций. Проблемы популяционной биологии: Материалы XII Всероссийского популяционного семинара памяти Николая Васильевича Глотова (1939–2016). Russia : Mari State University, 2017. pp. 106-108

@inproceedings{564faedb18f742dd8d76841e8457396a,

title = "Регрессионная модель для упорядоченных классов и ее применение при анализе онтогенетической структуры популяций",

author = "Ivanov, {S. M.} and Sofronov, {G. Y.} and Suetina, {Y. G.} and L.V. Ryzhova",

year = "2017",

language = "Russian",

isbn = "9785906949035",

pages = "106--108",

booktitle = "Проблемы популяционной биологии",

publisher = "Mari State University",

note = "XII All-Russian Population Seminar ; Conference date: 11-04-2017 Through 14-04-2017",

}

Ivanov, SM, Sofronov, GY, Suetina, YG & Ryzhova, LV 2017, Регрессионная модель для упорядоченных классов и ее применение при анализе онтогенетической структуры популяций. in Проблемы популяционной биологии: Материалы XII Всероссийского популяционного семинара памяти Николая Васильевича Глотова (1939–2016). Mari State University, Russia, pp. 106-108, XII All-Russian Population Seminar, Yoshkar-Ola, Russian Federation, 11/04/17.

Регрессионная модель для упорядоченных классов и ее применение при анализе онтогенетической структуры популяций. / Ivanov, S. M.; Sofronov, G. Y.; Suetina, Y. G. et al.
Проблемы популяционной биологии: Материалы XII Всероссийского популяционного семинара памяти Николая Васильевича Глотова (1939–2016). Russia: Mari State University, 2017. p. 106-108.

Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceeding › Conference proceeding contribution

TY - GEN

T1 - Регрессионная модель для упорядоченных классов и ее применение при анализе онтогенетической структуры популяций

AU - Ivanov, S. M.

AU - Sofronov, G. Y.

AU - Suetina, Y. G.

AU - Ryzhova, L.V.

PY - 2017

Y1 - 2017

M3 - Conference proceeding contribution

SN - 9785906949035

SP - 106

EP - 108

BT - Проблемы популяционной биологии

PB - Mari State University

CY - Russia

T2 - XII All-Russian Population Seminar

Y2 - 11 April 2017 through 14 April 2017

ER -

Ivanov SM, Sofronov GY, Suetina YG, Ryzhova LV. Регрессионная модель для упорядоченных классов и ее применение при анализе онтогенетической структуры популяций. In Проблемы популяционной биологии: Материалы XII Всероссийского популяционного семинара памяти Николая Васильевича Глотова (1939–2016). Russia: Mari State University. 2017. p. 106-108