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Nonparametric estimation of time varying correlation coefficient
최지은, 신동완 한국통계학회 2021 p.333-353
Rank method for partial functional linear regression models
Ruiyuan Cao, Tianfa Xie,Yu Ping 한국통계학회 2021 p.354-379
Testing independence and goodness-of-fit jointly for functional linear models
Tingyu Lai, Zhongzhan Zhang,Wang Yafei 한국통계학회 2021 p.380-402
Es-Sebaiy Khalifa, Jabrane Moustaaid 한국통계학회 2021 p.403-418
A new approach for detecting gradual changes in non-stationary time series with seasonal effects
Choi Guebin 한국통계학회 2021 p.419-430
Detection of hubs in complex networks by the Laplacian matrix
Younghee Hong, Chang Iksoo,김충락 한국통계학회 2021 p.431-446
Empirical likelihood for nonparametric regression models with spatial autoregressive errors
Yinghua Li, Yongsong Qin,Li Yuan 한국통계학회 2021 p.447-478
Modal linear regression using log-concave distributions
Sunyul Kim, 서병태 한국통계학회 2021 p.479-494
Sparse vector heterogeneous autoregressive modeling for realized volatility
백창룡, 박민수 한국통계학회 2021 p.495-510
Bayesian high‑dimensional semi‑parametric inference beyond sub‑Gaussian errors
이경재, 채민우,Lin Lizhen 한국통계학회 2021 p.511-527
SJR(SCImago Journal Rank)는 스페인 Consejo Superior de Investigaciones Cintificas의 Felix de Moya 교수에 의해 개발된 것으로, '모든 인용은 동등하지 않다'는 전제를 기반으로 둔 학술지의 영향력 지수입니다.
구글의 Page Rank 알고리즘의 영향을 받아 전체 인용 네트워크에서 노드에 점수를 매기는 방식으로, 명성이 높은 저널에서의 인용은 고득점으로 평가되어 같은 인용이라도 보다 높게 평가 됩니다. 또한 저널의 주제분야, 질과 명성이 모두 직접 영향을 미치는 평가 지료라고 할 수 있습니다.
Scopus 데이터의 인용정보를 활용하여 산출되며, Scopus에 등재되지 않은 OA 저널평가에도 유용합니다.