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Predicting movie audience with stacked generalization by combining machine learning algorithms
Park, Junghoon, Lim, Changwon The Korean Statistical Society 2021 p.217-232
Comparison of accuracy between LC model and 4-PFM when COVID-19 impacts mortality structure
Choi, Janghoon The Korean Statistical Society 2021 p.233-250
Semi closed-form pricing autocallable ELS using Brownian Bridge
Lee, Minha, Hong, Jimin The Korean Statistical Society 2021 p.251-265
Fused inverse regression with multi-dimensional responses
Cho, Youyoung, Han, Hyoseon,Yoo, Jae Keun The Korean Statistical Society 2021 p.267-279
Stable activation-based regression with localizing property
Shin, Jae-Kyung, Jhong, Jae-Hwan,Koo, Ja-Yong The Korean Statistical Society 2021 p.281-294
Correlation plot for a contingency table
Hong, Chong Sun, Oh, Tae Gyu The Korean Statistical Society 2021 p.295-305
Non-identifiability and testability of missing mechanisms in incomplete two-way contingency tables
Park, Yousung, Oh, Seung Mo,Kwon, Tae Yeon The Korean Statistical Society 2021 p.307-314
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.