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MBRDR: R-package for response dimension reduction in multivariate regression
Ahn Heesung, Yoo Jae Keun 한국통계학회 2024 p.179-189
Applications of response dimension reduction in large p-small n problems
Kim Minjee, Yoo Jae Keun 한국통계학회 2024 p.191-202
L1-penalized AUC-optimization with a surrogate loss
Kim Hyungwoo, Shin Seung Jun 한국통계학회 2024 p.203-212
DR-LSTM: Dimension reduction based deep learning approach to predict stock price
Lee Ah-ram, Ahn Jae Youn,Choi Ji Eun,Kim Kyongwon 한국통계학회 2024 p.213-234
A concise overview of principal support vector machines and its generalization
Shin Jungmin, Shin Seung Jun 한국통계학회 2024 p.235-246
A selective review of nonlinear sufficient dimension reduction
Jang Sehun, Song Jun 한국통계학회 2024 p.247-262
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.