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Jung, Yoonsuh, Hu, Jianhua Elsevier 2019 p.169-178
Additive time-dependent hazard model with doubly truncated data
Gordon Frank, Minwoo Chae,김용대 한국통계학회 2019 p.179-193
Principal weighted logistic regression for sufficient dimension reduction in binary classification
김보영, 신승준 한국통계학회 2019 p.194-206
Bayesian curve fitting and clustering with Dirichlet process mixture models for microarray data
Park, Ju-Hyun, Kyung, Minjung Elsevier 2019 p.207-220
Stable feature screening for ultrahigh dimensional data
Peng Lai, Fengli Song,Yufei Gao 한국통계학회 2019 p.221-232
Balanced augmented empirical likelihood for regression models
Xiaochao Xia, Zhi Liu 한국통계학회 2019 p.233-247
Meiju Yu, Dehui Wang,Kai Yang 한국통계학회 2019 p.248-264
Hypothesis testing via a penalized-likelihood approach
Nong, Quynh Van, Ng, Chi Tim,Lee, Woojoo,Lee, Youngjo Elsevier 2019 p.265-277
Conditional variance estimation via nonparametric generalized additive models
유규상 한국통계학회 2019 p.287-296
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.