86 Szakirodalom
Statisztikai Szemle, 93. évfolyam 1. szám ment: Four Factors that Keep People from the
Jobs They Deserve. (A strukturális munka- nélküliség okai: négy tényező, amely megaka- dályozza, hogy az emberek hozzájussanak az őket illető állásokhoz.) Polity Press. Cambridge.
Kísértet járja be a fejlett ipari országokat, a strukturális munkanélküliségé. Napjainkban egyre nagyobb gondot okoz a munkahelyek csökkenő száma, és bár a vállalati profitok nagysága a 2008-as nagy recesszió után emel- kedett, a vállalatszám nem alakult hasonlókép- pen. Lehetséges, hogy „a kevés munkahely- számmal jellemezhető talpra állási időszak” a nyugati gazdaságok állandó jellemzőjévé válhat.
A kötet a fejlett ipari országok foglalkozta- tásának jövőjére összpontosít. A szerzők egy
„kirakót raknak össze”, amivel feltárják a háttérben levő, a munkanélküliség alapjául szolgáló strukturális erőket: a termeléstől a szolgáltatások felé történt elmozdulás okozta illeszkedési hibát a képzettségek és állások között; a nagyobb mértékű offshoring tevé- kenységet az alacsonyabb bérek iránti törekvés következtében; a fejlett kommunikációs és automatizált technológiák terjedését; valamint a globális gazdaság egyre nagyobb mértékű financializálódását, ami az előző tényezőket még tovább súlyosbítja. A felhasznált irodal-
mak és adatok széles körének ötvözésével, a szerzők áttekintik azt is, hogy milyen fellépés- re és politikai kezdeményezésekre van szükség a társadalmakban e fenyegetések enyhítése érdekében.
CHEN, D. – MOULIN, B. – Wu, J. (eds.) [2015]: Analyzing and Modeling Spatial and Temporal Dynamics of Infectious Diseases. (A fertőző betegségek tér- és időbeli dinamikájának elemzése és modellezése.) Wiley. New York.
Tekintettel a világszerte jelentkező, fertőző betegségek okozta folyamatos kockázatra, elengedhetetlen megfelelő elemzési módsze- rek, modellek és eszközök kidolgozása, hogy előre jelezhessük a betegségek terjedését, illetve értékelhessük az ezzel kapcsolatos kockázatot. A kötet olyan matematikai és térbeli modellezési megközelítésekkel foglal- kozik, amelyek különböző szakterületek (pél- dául a geoszámítás és a szimuláció, a térbeli analitika, a matematika, a statisztika, a jár- ványtan és az egészségpolitika) alkalmazásait egyesítik. A fertőző betegségek tér- és időbeli tanulmányozásának kapcsán emellett bemutat- ja a térinformatikai rendszer, a globális hely- meghatározó-rendszer és egyéb, helyfüggő technológiák alkalmazásának újdonságait is.
Társfolyóiratok
AZ AMERIKAI STATISZTIKAI TÁRSASÁG FOLYÓIRATA
2014. ÉVI 507. SZÁM
Fronczyk, K. – Kottas, A.: A Bayesian Nonparametric Modeling Framework for Developmental Toxicity Studies.
Wheeler, M. W. et al.: Mechanistic Hier- archical Gaussian Processes.
Jiang, Y. – Li, N. – Zhang, H.: Identifying Genetic Variants for Addiction via Propensity Score Adjusted Generalized Kendall’s Tau.
Herbei, R. – Berliner, L. M.: Estimating Ocean Circulation: An MCMC Approach with Approximated Likelihoods via the Bernoulli Factory.
Laffont, C. M. – Vandemeulebroecke, M. – Concordet, D.: Multivariate Analysis of Lon-
Szakirodalom 87
Statisztikai Szemle, 93. évfolyam 1. szám gitudinal Ordinal Data with Mixed Effects
Models, with Application to Clinical Out- comes in Osteoarthritis.
Thall, P. F. et al.: Optimizing Sedative Dose in Preterm Infants Undergoing Treat- ment for Respiratory Distress Syndrome.
Sobel, M. E. – Lindquist, M. A.: Causal In- ference for fMRI Time Series Data with Sys- tematic Errors of Measurement in a Balanced On/Off Study of Social Evaluative Threat.
Zhu, H. et al.: Bayesian Generalized Low Rank Regression Models for Neuroimaging Phenotypes and Genetic Markers.
Efron, B.: Estimation and Accuracy After Model Selection.
Deng, K. et al.: Bayesian Aggregation of Order-Based Rank Data.
Womack, A. J. – León-Novelo, L. – Casel- la, G.: Inference from Intrinsic Bayes’ Proce- dures Under Model Selection and Uncertainty.
Cai, T. T. – Low, M. – Ma, Z.: Adaptive Confidence Bands for Nonparametric Regres- sion Functions.
Hallin, M. – Paindaveine, D. – Verdebout, T.: Efficient R-Estimation of Principal and Common Principal Components.
Zhu, H. – Fan, J. – Kong, L.: Spatially Varying Coefficient Model for Neuroimaging Data with Jump Discontinuities.
Patilea, V. – Raïssi, H.: Testing Second- Order Dynamics for Autoregressive Processes in Presence of Time-Varying Variance.
Harvey, A. – Luati, A.: Filtering with Heavy Tails.
Wang, B. – Shi, J. Q.: Generalized Gaussi- an Process Regression Model for Non- Gaussian Functional Data.
Zhou, Y.-D. – Xu, H.: Space-Filling Frac- tional Factorial Designs.
Rosenbaum, P. R.: Weighted M-statistics with Superior Design Sensitivity in Matched Observational Studies with Multiple Controls.
Han, P.: Multiply Robust Estimation in Regression Analysis with Missing Data.
Chen, T.: Targeted Local Support Vector Machine for Age-Dependent Classification.
Li, B. – Chun, H. – Zhao, H.: On an Addi- tive Semigraphoid Model for Statistical Net- works with Application to Pathway Analysis.
Li, Y. – Guan, Y.: Functional Principal Component Analysis of Spatiotemporal Point Processes with Applications in Disease Sur- veillance.
Rosenblum, M. – Liu, H. – Yen, E. H.: Op- timal Tests of Treatment Effects for the Over- all Population and Two Subpopulations in Randomized Trials, Using Sparse Linear Programming.
Luo, S. – Chen, Z.: Sequential Lasso Cum EBIC for Feature Selection with Ultra-High Dimensional Feature Space.
Aue, A.: Segmented Model Selection in Quantile Regression Using the Minimum Description Length Principle.
Xu, C. – Chen, J.: The Sparse MLE for Ul- trahigh-Dimensional Feature Screening.
Fan, J. – Ma, Y. – Dai, W.: Nonparametric Independence Screening in Sparse Ultra-High- Dimensional Varying Coefficient Models.
Hai, N, – Zhang, H. H.: Interaction Screening for Ultrahigh-Dimensional Data.
Shao, X. – Zhang, J.: Martingale Differ- ence Correlation and Its Use in High- Dimensional Variable Screening.
Dette, H. – Van Hecke, R. – Volgushev, S.:
Some Comments on Copula-Based Regression.
A SVÉD KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL FOLYÓIRATA
2014. ÉVI 2. SZÁM
Willis, G. B. et al.: Overview of the Spe- cial Issue on Surveying the Hard-to-Reach.
88 Szakirodalom
Statisztikai Szemle, 93. évfolyam 1. szám Griffin, R. A.: Potential Uses of Adminis-
trative Records for Triple System Modeling for Estimation of Census Coverage Error in 2020.
Himelein, K. – Eckman, S. – Murray, S.:
Sampling Nomads: A New Technique for Remote, Hard-to-Reach, and Mobile Popula- tions.
Agans, R. P. et al.: Enumerating the Hidden Homeless: Strategies to Estimate the Homeless Gone Missing from a Point-in-Time Count.
Schnell, R. – Trappmann, M. – Gramlich, T.: A Study of Assimilation Bias in Name- Based Sampling of Migrants.
Dewaele, A. – Caen, M. – Buysse, A.:
Comparing Survey and Sampling Methods for Reaching Sexual Minority Individuals in Flanders.
Pedlow, S.: A City-Based Design That At- tempts to Improve National Representative- ness of Asians.
Schonlau, M. – Weidmer, B. – Kapteyn, A.:
Recruiting an Internet Panel Using Respond- ent-Driven Sampling.
Stone, C. et al.: Locating Longitudinal Re- spondents after a 50-Year Hiatus.
Park, H. – Sha, M. M.: Evaluating the Ef- ficiency of Methods to Recruit Asian Research Participants.
Haan, M. – Ongena, Y. P. – Aarts, K.:
Reaching Hard-to-Survey Populations: Mode Choice and Mode Preference.
2014. ÉVI 3. SZÁM
Biemer, P. et al.: A System for Managing the Quality of Official Statistics.
Lynn, P. – Kaminska, O. – Goldstein, H.:
Panel Attrition: How Important is Interviewer Continuity?
Haunberger, S.: Item Nonresponse in Face-to-Face Interviews with Children.
Das, M. – Couper, M. P.: Optimizing Opt- Out Consent for Record Linkage.
D’Elia, E.: Predictions vs. Preliminary Sample Estimates: The Case of Eurozone Quarterly GDP.
Kott, P. S. – Day, C. D.: Developing Cali- bration Weights and Standard-Error Estimates for a Survey of Drug-Related Emergency- Department Visits.
Ritchie, F.: Access to Sensitive Data: Sat- isfying Objectives Rather than Constraints
Costa, A. – Garcıá, J. – Raymond, J. L.:
Are All Quality Dimensions of Equal Im- portance When Measuring the Perceived Qual- ity of Official Statistics? Evidence from Spain.
AZ ANGOL KIRÁLYI STATISZTIKAI TÁRSASÁG FOLYÓIRATA
(A SOROZAT) 2014. ÉVI 4. SZÁM
Vignoles, A. – Chevalier, A.: Educational and Health Inequalities.
Washbrook, E. – Gregg, P. – Propper, C.:
A Decomposition Analysis of the Relationship Between Parental Income and Multiple Child Outcomes.
Schurer, S. – Shields, M. A. – Jones, A. M.:
Socio-economic Inequalities in Bodily Pain over the Life Cycle: Longitudinal Evidence from Australia, Britain and Germany.
Johnston, D. W. et al.: The Income Gradi- ent in Childhood Mental Health: All in the Eye of the Beholder?
Crawford, C. – Dearden, L. – Greaves, E.:
The Drivers of Month-of-Birth Differences in Children’s Cognitive and Non-Cognitive Skills.
Thiel, H. – Thomsen, S. L. – Büttner, B.:
Variation of Learning Intensity in Late Ado- lescence and the Effect on Personality Traits.
Report of the Council for 2013.
