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이 학술지의 논문 검색
Kang, Suyeon, Song, Jongwoo Elsevier 2017 p.487-501
Regularized estimation in GINAR(p) process
Haixiang Zhang, Dehui Wang,Liuquan Sun 한국통계학회 2017 p.502-517
Bayesian empirical likelihood methods for quantile comparisons
Albert Vexler, Jihnhee Yu,Nicole Lazar 한국통계학회 2017 p.518-538
Nonparametric testing under crossover design for ordered categorical response
Joydeep Basu, Uttam Bandyopadhyay,Ganesh Dutta 한국통계학회 2017 p.539-550
On equivalence of predictors/estimators under a multivariate general linear model with augmentation
Bo Jiang, Yongge Tian 한국통계학회 2017 p.551-561
Law of large numbers for discretely observed random functions
Stanislav Nagy, Irène Gijbels 한국통계학회 2017 p.562-572
Large and moderate deviation principles for the bootstrap sample quantile
Yu Miao, Jianyong Mu,Jinghuan Zhao,Saralees Nadarajah 한국통계학회 2017 p.573-582
Lili Yue, Gaorong Li,Junhua Zhang 한국통계학회 2017 p.593-607
Least squares estimator of fractional Ornstein–Uhlenbeck processes with periodic mean
Salwa Bajja, Khalifa Es-Sebaiy,Lauri Viitasaari 한국통계학회 2017 p.608-622
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.