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Bootstrap methods for dependent data: A review
Jens-Peter Kreiss, Efstathios Paparoditis 한국통계학회 2011 p.357-378
Discussion: Bootstrap methods for dependent data: A review
Sílvia Gonçalves, Dimitris Politis 한국통계학회 2011 p.383-386
Discussion: Bootstrap methods for dependent data: A review
Carsten Jentsch, Enno Mammen 한국통계학회 2011 p.391-392
Rejoinder: Bootstrap methods for dependent data: A review
Jens-Peter Kreiss, Efstathios Paparoditis 한국통계학회 2011 p.393-395
Multivariate binormal mixtures for semi-parametric inference on ROC curves
Sarat C. Dass, 김성욱 한국통계학회 2011 p.397-410
Semiparametric estimation for partially linear models with ${\psi}$-weak dependent errors
Hwang, Eun-Ju, Shin, Dong-Wan 한국통계학회 2011 p.411-424
Semiparametric estimation for partially linear models with ψ-weak dependent errors
Eunju Hwang, Dong Wan Shin 한국통계학회 2011 p.411-424
Central limit theorem for quadratic errors of Nadaraya–Watson regression estimator under dependence
Zhi-Ming Luo, Gyu Moon Song,Tae Yoon Kim 한국통계학회 2011 p.425-435
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.
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