lás és ismeretszerzés, adatelemzés a marketing- ben, pénzügyi területen és a közgazdaságtanban, az egészségügyben és az élettudományokban, a társadalom-, a viselkedés- és az orvostudomá- nyokban, illetve interdiszciplináris területeken, osztályozás és a tárgykörindexálás a könyvtár- tudományban és az informatikában.
A kötetben a bremeni Jacobs Egyetemen, 2014 júliusában tartott Második Európai Adat- elemzési Konferencián elhangzott előadások közül kiválasztottak írott változatai olvasha- tók. A konferencia egy közös téma érdekében kovácsolta össze a kutatókat, igazán egyedül- álló együttműködést hozva létre.
Társfolyóiratok
A NEMZETKÖZI STATISZTIKAI INTÉZET FOLYÓIRATA
2016. ÉVI 2. SZÁM
Ograjenšek, I. – Gal, I.: Enhancing statistics education by including qualitative research.
Citro, C. F.: A conversation with Katherine K. Wallman.
Gu, J. – Koenker, R.: On a problem of Rob- bins.
García, J. et al.: Standardization of varia- bles and collinearity diagnostic in ridge regres- sion.
La Vecchia, D.: Stable asymptotics for M- estimators.
Bott, A.-K. – Kohler, M.: Adaptive estima- tion of a conditional density.
AZ AMERIKAI STATISZTIKAI TÁRSASÁG FOLYÓIRATA
2015. ÉVI 514. SZÁM
Fogarty, C. B. et al.: Discrete optimization for interpretable study populations and ran-
domization inference in an observational study of severe sepsis mortality.
Zhou, B. et al.: A dynamic Bayesian model for characterizing cross-neuronal interactions during decision-making.
Bradley, J. R. – Wikle, C. K. – Holan, S.
H.: Bayesian spatial change of support for count-valued survey data with application to the American community survey.
Noufaily, A. et al.: Detection of infectious disease outbreaks from laboratory data with reporting delays.
Plumlee, M. – Joseph, V. R. – Yang, H.:
Calibrating functional parameters in the ion channel models of cardiac cells.
Forastiere, L. – Mealli, F. – VanderWeele, T. J.: Identification and estimation of causal mechanisms in clustered encouragement de- signs: Disentangling bed nets using Bayesian principal stratification.
Da Silva, D. N. – Skinner, C. – Kim, J. K.:
Using binary paradata to correct for measure- ment error in survey data analysis.
Liu, W. et al.: Joint estimation of treatment and placebo effects in clinical trials with longi- tudinal blinding assessments.
Yu, Z. et al.: Understanding the impact of stroke on brain motor function: A hierarchical Bayesian approach.
Fox, E. W. et al.: Modeling e-mail net- works and inferring leadership using self- exciting point processes.
Cervone, D. et al.: A multiresolution sto- chastic process model for predicting basketball possession outcomes.
Tibshirani, R. J. et al.: Exact post- selection inference for sequential regression procedures.
Cai, T. – Cai, T. T. – Zhang, A.: Structured matrix completion with applications to ge- nomic data integration.
Oates, C. J. – Papamarkou, Th. – Girola- mi, M.: The controlled thermodynamic integral for Bayesian model evidence evaluation.
He, S. et al.: Empirical likelihood for right censored lifetime data.
Yang, Y. – Dunson, D. B.: Bayesian condi- tional tensor factorizations for high- dimensional classification.
Robbins, M. W. – Gallagher, C. M. – Lund, R. B.: A general regression changepoint test for time series data.
Yan, Y. – Yi, G. Y.: A class of functional methods for error-contaminated survival data under additive hazards models with replicate measurements.
Gaynanova, I. – Booth, J. G. – Wells, M.
T.: Simultaneous sparse estimation of canoni- cal vectors in the p N setting.
Yu, G. – Liu, Y.: Sparse regression incor- porating graphical structure among predictors.
Feng, L. – Zou, Ch. – Wang, Zh.: Multi- variate-sign-based high-dimensional tests for the two-sample location problem.
Tang, J. – Li, Y. – Guan, Y.: Generalized quasi-likelihood ratio tests for semiparametric analysis of covariance models in longitudinal data.
Bunch, P. – Godsill, S.: Approximations of the optimal importance density using Gaussian particle flow importance sampling.
She, Y. – Li, S. – Wu, D.: Robust orthogo- nal complement principal component analysis.
Zhang, L. et al.: Functional CAR models for large spatially correlated functional da- tasets.
Huang, Ch.-Y. – Qin, J. – Huei-Ting, T.:
Efficient estimation of the Cox model with auxiliary subgroup survival information.
Datta, A. et al.: Hierarchical nearest- neighbor Gaussian process models for large geostatistical datasets.
Yu, Zh. – Dong, Y. – Zhu, L.-X.: Trace pur- suit: A general framework for model-free vari- able selection.
Breidt, F. J. – Opsomer, J. D. – Sanchez- Borrego, I.: Nonparametric variance estima- tion under fine stratification: An alternative to collapsed strata.
Bien, J. – Bunea, F. – Xiao, L.: Convex banding of the covariance matrix.
Fisher, A. et al.: Fast, exact bootstrap prin- cipal component analysis for p > 1 million.
Chen, B. et al.: Using a monotonic density ratio model to find the asymptotically optimal combination of multiple diagnostic tests.
Minsker, S. – Zhao, Y.-Q. – Cheng, G.: Ac- tive clinical trials for personalized medicine.
Porcu, E. – Bevilacqua, M. – Genton, M.
G.: Spatio-temporal covariance and cross- covariance functions of the great circle dis- tance on a sphere.
Goos, P. – Jones, B. – Syafitri, U.: I- optimal design of mixture experiments.
2015. ÉVI 515. SZÁM
Xu, Y. et al.: Bayesian nonparametric esti- mation for dynamic treatment regimes with sequential transition times.
Chen, Y. et al.: Analyzing single-molecule protein transportation experiments via hierar- chical hidden Markov models.
Blocker, A. W. – Airoldi, E. M.: Template- based models for genome-wide analysis of next-generation sequencing data at base-pair resolution.
Roberts, M. E. – Stewart, B. M. – Airoldi, E. M.: A model of text for experimentation in the social sciences.
Han, S. W. et al.: Estimation of directed acyclic graphs through two-stage adaptive las- so for gene network inference.
Tavakoli, S. – Panaretos, V. M.: Detecting and localizing differences in functional time series dynamics: A case study in molecular bi- ophysics.
McCormick, T. H. et al.: Probabilistic cause- of-death assignment using verbal autopsies.
Yue, Ch, et al.: Parameterization of white matter manifold-like structures using principal surfaces.
Steele, F. et al.: A longitudinal mixed logit model for estimation of push and pull effects in residential location choice.
Lee, K. H. et al.: Hierarchical models for semicompeting risks data with application to quality of end-of-life care for pancreatic cancer.
Diggle, P. J. – Giorgi, E.: Model-based geostatistics for prevalence mapping in low- resource settings.
Peña, D. – Yohai, V. J.: Generalized dy- namic principal components.
Das, R. et al.: Fast estimation of regression parameters in a broken-stick model for longi- tudinal data.
Zhou, M. – Padilla, O. H. M. – Scott, J. G.:
Priors for random count matrices derived from a family of negative binomial processes.
Pimentel, S. D. – Small, D. S. – Rosen- baum, P. R.: Constructed second control groups and attenuation of unmeasured biases.
Quintana, F. A. et al.: Bayesian nonpara- metric longitudinal data analysis.
Zhang, Nh. – Apley, D. W.: Brownian inte- grated covariance functions for Gaussian pro- cess modeling: Sigmoidal versus localized ba- sis functions.
Chen, Z. – Leng, Ch.: Dynamic covariance models.
Cheng, M.-Y. – Honda, T. – Zhang, J.-T.:
Forward variable selection for sparse ultra- high dimensional varying coefficient models.
Sengupta, S. – Volgushev, S. – Shao, X.: A subsampled double bootstrap for massive data.
Müller, U. K. – Norets, A.: Coverage in- ducing priors in nonstandard inference prob- lems.
Wang, J. et al.: Classification with un- structured predictors and an application to sen- timent analysis.
Sun, W. W. – Qiao, X. – Cheng, G.: Stabi- lized nearest neighbor classifier and its statisti- cal properties.
Barut, E. – Fan, J. – Verhasselt, A.: Con- ditional sure independence screening.
Bennett, Ch. J. – Thompson, B. S.: Graph- ical procedures for multiple comparisons un- der general dependence.
Li, G. – Yang, Q.: Joint inference for com- peting risks survival data.
Sinha, S. – Ma, Y.: Analysis of proportion- al odds models with censoring and errors-in- covariates.
Bura, E. – Duarte, S. – Forzani, L.: Suffi- cient reductions in regressions with exponen- tial family inverse predictors.
Jentsch, C. – Kirch, C.: How much infor- mation does dependence between wavelet co- efficients contain?
Hannig, J. et al.: Generalized fiducial in- ference: A review and new results.
A SVÉD KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL FOLYÓIRATA
2016. ÉVI 3. SZÁM
Baffour, B. et al.: Weighting strategies for combining data from dual-frame telephone surveys: Emerging evidence from Australia.
Belli, R. F. et al.: Using data mining to predict the occurrence of respondent retrieval
strategies in calendar interviewing: The quality of retrospective reports.
Brust, O. A. – Häder, S. – Häder, M.: Is the short version of the big five inventory (BFI-S) applicable for use in telephone surveys?
van Delden, A. – Scholtus, S. – Burger, J.:
Accuracy of mixed-source statistics as affected by classification errors.
De Haas, S. – Winker, P.: Detecting fraud- ulent interviewers by improved clustering methods – The case of falsifications of an- swers to parts of a questionnaire.
Hobza, T. – Morales, D.: Empirical best prediction under unit-level logit mixed models.
Nguyen, N. D. – Burke, Ó. – Murphy, P.:
A simulation study of weighting methods to improve labour-force estimates of immigrants in Ireland.
Nilsson, P.: An imputation model for dropouts in unemployment data.
Ogwang, T.: The marginal effects in sub- group decomposition of the Gini index.
Souza, D. F. – Moura, F. A. S.: Multivari- ate beta regression with application in small area estimation.
Zhang, N. – Chen, H. – Elliott, M. R.:
Nonrespondent subsample multiple imputation in two-phase sampling for nonresponse.
AZ ANGOL KIRÁLYI STATISZTIKAI TÁRSASÁG FOLYÓIRATA
(A SOROZAT) 2016. ÉVI 4. SZÁM
Chevalier, A. – Moscone, F. – Mullahy, J.:
Preface to the papers on ‘health econometrics’.
Cappellari, L. – De Paoli, A. – Turati, G.:
Do market incentives for hospitals affect health and service utilization?: Evidence from
prospective pay system-diagnosis-related groups tariffs in Italian regions.
Berta, P. – Martini, G. – Moscone, F. – Vittadini, G.: The association between asym- metric information, hospital competition and quality of healthcare: Evidence from Italy.
Koch, S. F. – Racine, J. S.: Healthcare fa- cility choice and user fee abolition: Regression discontinuity in a multinomial choice setting.
Jones, A. M. et al.: A quasi-Monte-Carlo comparison of parametric and semiparametric regression methods for heavy-tailed and non- normal data: An application to healthcare costs.
Cairns, A. J. G.: Phantoms never die: Liv- ing with unreliable population data.
Wiśniowski, A. et al.: Integrated modelling of age and sex patterns of European migration.
Simpson, L. – Jivraj, S. – Warren, J.: The stability of ethnic identity in England and Wales 2001–2011.
Fé, E. – Hollingsworth, B.: Short- and long-run estimates of the local effects of re- tirement on health.
Taylor, J. W. – Yu, K.: Using auto- regressive logit models to forecast the exceed- ance probability for financial risk management.
Braakmann, N. – Wildman, J.: Reconsider- ing the effect of family size on labour supply:
The twin problems of the twin birth instrument.
Peter Gavin Hall AO, 1951–2016.
Joseph Mark Gani, 1924–2016.
Ulf Grenander, 1923–2016.
Lajos Takács, 1924–2015.
A SZLOVÁK STATISZTIKAI HIVATAL FOLYÓIRATA
2016. ÉVI 2. SZÁM
Kuľková, K. – Stankovičová, I.: A szlovák la- kosság befektetési kockázathoz való hozzáállása.
Klufová, R. – Rost, M.: A cseh vidéki terü- leteken történő oktatás szerkezetének két nép- számlálás (2001 és 2011) közötti alakulása – térbeli adatok elemzése.
Šprocha, B.: Elhalasztott gyermekvállalás és alacsony termékenység a visegrádi orszá- gokban.
Káčerová, M. – Nováková, M.: A népese- dési folyamatok hatása a népesség elöregedé- sére a visegrádi országokban.
Motúzová, P.: Energetika, a szlovák EU- elnökség egyik kiemelt kérdése.
Páleník, V.: Az európai statisztika függet- lenségének erősítése – az európai jogalkotási folyamat.
Rečková, M. – Škápik, P. – Štukovská, Z.:
A statisztikának nagy jelentősége van az egészségügyi kutatásokban. Interjú.
Adamec, Š.: Az üzemanyagárak alakulása Szlovákiában.
Kotlár, J.: Európai statisztikusok az idő- mérleg mérésének optimális modelljéért.
AZ EGYESÜLT NEMZETEK EURÓPAI GAZDASÁGI BIZOTTSÁGÁNAK
FOLYÓIRATA 2016. ÉVI 2. SZÁM
West, K.: Interjú Stephen Penneckkel.
West, K.: Beszélgetés Dr. Peter Agre-val a Nobel-díjról és a tudománydiplomáciáról.
Blumerman, L. M. – Bishop, D. D. – Dinwiddie, J. L.: Az Egyesült Államok 2020.
évi népszámlálásával kapcsolatos tervek és fej- lesztések.
Konicki, S. – Adams, T.: A 2020. évi nép- számlálás adaptív kutatástervezése.
Morris, D. S. – Keller, A. – Clark, B.: Ad- minisztratív nyilvántartások használata az
Egyesült Államok 2020. évi népszámlálásában a lakossággal való kapcsolatfelvételek számá- nak csökkentése érdekében.
Keller, A.: Az Egyesült Államok 2020. évi népszámlálásával kapcsolatos imputációs kuta- tás.
Heine, K. – Oltmanns, E.: A statisztika po- litikai gazdaságtana felé.
Ramasamy, R.: Ismét döntés előtt a hivata- los statisztika vezetése: statisztika az informá- ciós társadalomban.
Coutts, K. – Morris, J. – Jones, N.: A mao- ri statisztikai rendszer az őslakosok vizsgála- tában.
de Waal, T.: Adminisztratív adatokon és adatfelvételeken egyaránt nyugvó, számszaki- lag konzisztens becslések.
Hudec, M. – Praženka, D.: Fuzzy adatok gyűjtése és kezelése statisztikailag összefüggő adatbázisokban.
Jesiļevska, S.: Iterációs eljárások a kiugró adatok hatásának csökkentésére – az adatok minőségének javítása.
2016. ÉVI 3. SZÁM
Kuriakose, N. – Robbins, M.: Ne hagyd magad átverni! Szándékos torzítások dupliká- lással a közvélemény-kutatásokban.
Winker, P.: A felvételi adatok jó minősé- gének biztosítása. A válaszadói torzítás moti- vációi, azonosítása és dokumentálása.
Landrock, U. – Menold, N.: Elméleti felte- vések igazolása valós és torzított felvételi ada- tokkal.
Murphy, J. et al.: Kérdezői torzítás: a megelőzés, az észlelés és a mérséklés mai és legjobb gyakorlatai.
Simmons, K. et al.: Egy új, felvételiadat- torzítások felismerésére szolgáló megközelítés értékelése.
Thissen, M. R. – Myers, S. K.: Az interjú- készítői adattorzítás felismerésének és az adat- gyűjtés minőségbiztosításának rendszerei és eljárásai.
van Delden, A. – de Wolf, P.: A folyamat- és az ellátásilánc-menedzsment indikátorainak kiszámításával kapcsolatos főbb szabályok a nemzeti statisztikai hivatalokban.
Bourezgue, T.: Technológia, oktatás és a statisztikai rendszer Algériában.
Ayhan, H. Ö.: A nemek közötti torzítások elkerülése a mezőgazdasági összeírásokban.
Hivatalos statisztikai kézikönyv az adatgyűj- tésről és a tájékoztatásról.
Andersson, P. G. – Särndal, C.: A nemvála- szolás kiigazítása egy vagy két lépésben történ- jen?
Bachtrögler, J. et al.: Adatösszegzés a részben rendezett halmazok elméletének segít- ségével: egy költségvetési kerettel kapcsolatos alkalmazás 97 országban.
Vorobyev, A. et al.: Az országok társadal- mi-gazdasági fejlődésétől függő football- teljesítmények statisztikai vizsgálata.
Tuoto, T.: Új javaslat az összekapcsolt adatok hibájának becslésére.
Condon, K.: Beszélgetés Jean-Louis Bodin- nal.
Shapiro, G. – Condon, K.: Beszélgetés Nilupa Gunaratna-val.
Baniyas, R.: Beszélgetés H. E. Butti Ah- med Mohamed Butti Al Qubaisival az Abu- dzabi-i Statisztikai Hivatal irányításáról és az IAOS 2016. évi konferenciájának házigazda- szerepéről.
AZ EGYESÜLT ÁLLAMOK
MATEMATIKAI STATISZTIKAI INTÉZETÉNEK FOLYÓIRATA
2016. ÉVI 3. SZÁM
Weller, Z. D. – Hoeting, J. A.: A review of nonparametric hypothesis tests of isotropy properties in spatial data.
Mondal, D. – Hinrichs, N.: Rank tests from partially ordered data using importance and MCMC sampling methods.
Sofer, T. et al.: On negative outcome con- trol of unobserved confounding as a generali- zation of difference-in-differences.
Wang, Y. – Wu, S. – Zou, J.: Quantum an- nealing with Markov chain Monte Carlo simu- lations and d-wave quantum computers.
Seneta, E.: Markov Chains as models in statistical mechanics.
Yang, S. – Kim, J. K.: Fractional imputation in survey sampling: A comparative review.
Banerjee, M. – Sen, B.: A conversation with Michael Woodroofe.
Naus, J.: A Conversation with Arthur Cohen.
Koul, H. L. – Koenker, R.: A Conversation with Estate V. Khmaladze.
NEMZETKÖZI ELMÉLETI ÉS ALKALMAZOTT STATISZTIKAI FOLYÓIRAT
2016. ÉV 3. SZÁM
Hu, H. – Zhang, Y. – Pan, X.: Asymptotic normality of DHD estimators in a partially lin- ear model.
Demirhan, H. – Demirhan, K.: A Bayesian approach for the estimation of probability dis- tributions under finite sample space.
Arshad, M. – Misra, N.: Estimation after selection from exponential populations with unequal scale parameters.
Louzada, F. – Granzotto, D. C. T.: The transmuted log-logistic regression model: A new model for time up to first calving of cows.
Luo, Sh. – Cheng-yi Zhang, Ch.: Nonpar- ametric M-type regression estimation under missing response data.
Yosefi, Sh. – Arefi, M. – Akbari, M. Gh.: A new approach for testing fuzzy hypotheses based on likelihood ratio statistic.
Omidi, M. – Mohammadzadeh, M.: A new method to build spatio-temporal covariance functions: Analysis of ozone data.
Cavicchioli, M.: Weak VARMA representa- tions of regime-switching state-space models.
Smaga, L.: A note on D-optimal chemical balance weighing designs with autocorrelated observations.
Popović, P. M. – Ristić, M. M. – Nastić, A. S.: A geometric bivariate time series with different marginal parameters.
Guo, W. – Liu, X. – Zhang, Sh.: The prin- cipal correlation components estimator and its optimality.
Yang, G. – Li, T.: Expansions on extremes from logarithmic general error distribution un- der power normalization.
Relvas, C. E. M. – Paula, G. A.: Partially linear models with first-order autoregressive symmetric errors.
Peng, Q.-Y. – Zhou, J.-J. – Tang, N.-Sh.:
Varying coefficient partially functional linear regression models.
A CSEH STATISZTIKAI HIVATAL FOLYÓIRATA
2016. ÉVI 2. SZÁM
Musil, P. – Cihlář, M.: Az ESA 2010 al- kalmazásának hatása a volumenmérésre.
Šafr, K.: Dinamikus input-output modellek kísérleti alkalmazása – egy cseh esettanulmány a 2005-től 2013-ig tartó időszakról.
Sixta, J. – Šimková, M.: A nyugdíjjogo- sultság statisztikai mérése.
Rybáček, V.: A cseh állami szektor a kö- zösségi választások elméletének tükrében.
Białek, J.: A módosított Lloyd–Moulton- árindex alkalmazása a fogyasztói árindex áru- cikkek helyettesítése okozta torzításának mér- séklésére.
Kaňka, M.: Felbontott polinomokon alapu- ló szegmentált regresszió.
AZ OROSZ ÁLLAMI STATISZTIKAI BIZOTTSÁG FOLYÓIRATA
2016. ÉVI 6. SZÁM
Kuranov, G. O.: Éves, negyedéves és havi statisztikák alkalmazása a makrogazdasági elő- rejelzésekben.
Gromyko, G. L. – Matyukhina, I. N.: Még egyszer a Gini-együtthatóról mint a koncentrá- ció indikátoráról.
Dumnov, A. D. – Pryozhkova, N. V. – Kharitonova, A. Y.: Települési hulladékstatisz- tika. Trendek, kérdések, célok.
Sharov, S. Y.: Árdinamikai mutatók számí- tása az ingatlanpiac nyomon követésével.
Petukhova, O. V. – Bogomolova, A. V. – Yudina, T. N.: Intézményközi statisztikai forrá- sok létrehozása társadalmi programok megfi- gyelése céljából.
Gracheva, S. S.: Matematikai és statiszti- kai eszközök alkalmazása az egyetemek mar- ketingtevékenységének vizsgálatában.
Salin, V. N. – Popova, A. A. – Shpakovska- ya, Y. P.: Kerekasztal-beszélgetés a nemzetközi statisztikai előírások és az oktatási szabványok harmonizációjáról a közgazdaságtanban és a menedzsmentben.
Az Európai Statisztikusok Konferenciájá- nak 64. plenáris és az OECD Statisztikai és Statisztikapolitikai Bizottságának 13. ülése.
80. évvel ezelőtt született Alekszander Adolfovics Frenkel.
2016. ÉVI 7. SZÁM
Karpova, N. S. – Surinov, A. Y. – Uliyanov, I. S.: A big data alkalmazásának
problémái és lehetőségei az orosz statisztiká- ban.
Rybak, O. P.: Módszertani kérdések a kognitív technológiák fejlődő statisztikájában.
Kuznetsova, I. A. – Fridlyanova, S. U.: Az innováció számbavételének kihívásai: a jelen- legi helyzet és a jövőbeli kilátások.
Laikam, K. E. – Zainullina, Z. Z. – Zarova, E. V.: A havi átlagos bérek kiszámításának módszertana.
Korotkov, A. V.: A statisztikai megfigye- lést érintő és a piacfelügyeleti elképzelések összehangolása.
Sorokina, I. V. – Galiullina, R. L.: Vész- helyzetek Oroszországban 2014–2015-ben – statisztikai elemzés.
„A nemzeti statisztika átláthatóságának erő- sítése” nemzetközi tudományos konferencia.
Tkachenko, A. A.: Borisz Cezarevics Urlanisz születésének 110. évfordulója.
Knyazev, O. S.: A kurszki statisztika törté- nete: emberek és tények.
2016. ÉVI 8. SZÁM
Laikam, K. E.: A 2016. évi mezőgazdasági összeírás Oroszországban: befejeződött a te- repmunka fő része.
Korbut, L. S.: Az agrár- és vidékstatisztika fejlesztésének globális stratégiája és a 2020.
évi mezőgazdasági világcenzus.
Ahmad, N. – Schreyer, P.: Digitális vilá- gunkban is helyesen mérjük a GDP-t?
Motorin, V. I.: A folyamatidősorok időbeni felbontásának módszere nagy gyakoriságú in- dikátoradatok és a változás-megőrzési alapelv alapján.
Yankov, V. M.: Készletbecslés vektor- autoregressziós modellel.
Glinskiy, V. V. – Serga, L. K. – Bulkina, A.
M.: A városok közötti különbségek mint a te- rületi gazdasági fejlődés tényezői.
Eliseeva, I. I. – Klupt, M. A.: A családok átalakulása Oroszországban és Kínában – ösz- szehasonlító elemzés.
„A nemzeti statisztika átláthatóságának erő- sítése” nemzetközi tudományos konferencia.
Loseva, O. A.: Ismét összeült az Orosz Sta- tisztikai Hivatal Uráli Szövetségi Körzeti Ve- zetőinek Regionális Tanácsa.
A LENGYEL STATISZTIKAI FŐHIVATAL FOLYÓIRATA
2016. ÉVI 6. SZÁM
Szreder, M.: Új kihívások és elvárások a statisztikában.
Koszela, G.: Rangsoroltadat-elemzés a já- rások osztályozásában a mezőgazdaság szer- kezetének vizsgálata során.
Dańska-Borsiak, B. – Laskowska, I.: Hu- mántőke és gazdasági növekedés Lengyelor- szág járásaiban.
Piekut, M.: A fogyasztás meghatározó té- nyezői a 70 éves és idősebb lakosság körében.
Chrzanowska, M. – Drejerska, N.: A mazóviai járási települések társadalmi- gazdasági fejlődésének vizsgálata többváltozós módszerrel.
Girul, A.: Szegénység Alsó-Sziléziában.
Ziemiecki, J.: Lengyelország és egyes fej- lődő országok társadalmi-gazdasági távolsága a világ legfejlettebb országaitól.
2016. ÉVI 7. SZÁM
Lasocki, B. – Skrzek-Lubasińska, M.: Ön- foglalkoztatás Lengyelországban. A meghatá- rozás nehézségei, az adatok elérhetősége és ér- telmezése.
Plich, M. – Skrzypek, J.: A lengyel gazda- ság energiaintenzitásának alakulása.
Sączewska-Piotrowska, A.: Szegénység a városi és vidéki háztartásokban.
Mikula, A.: Szegénység a Mazóviai vajda- ság járásaiban és településein.
Ptaszyńska, B.: A lengyel vállalkozások tőkebővítése külföldön és az ország nemzetkö- zi befektetési pozíciója.
Łazowska, B.: A Központi Statisztikai Könyvtár modernizálása.
2016. ÉVI 8. SZÁM
Sulewski, P.: A függetlenségi próbák ereje a kétutas kontingenciatábláknál.
Kaczmarek, M.: A szegénység jellemzői- nek térbeli megoszlása Lengyelországban.
Salamaga, M.: A férfiak és nők jövede- lemmegoszlásának modellezése a Kis- lengyelországi vajdaságban.
Wisła, R. – Tokarski, T.: A gazdasági fej- lődés térbeli változatossága a Sziléziai vajda- ság járásaiban.
Baruk, J.: A vállalkozások innovációs haj- landósága az EU országaiban.
Kończak, G.: Hatékony információcsere.
Veszélyek és kihívások.
A NÉMET SZÖVETSÉGI STATISZTIKAI HIVATAL FOLYÓIRATA
2016. ÉVI 5. SZÁM
Pfeiffer, A. – Middeke, F. – Tambour, M.:
A fenntartható fejlődés keretrendszere 2030-ig – hatások a hivatalos statisztikában.
Kaumanns, S. C. – Blumers, M. – Junglewitz, G.: A fenntartható fejlődés céljai – a fenntartható fejlődés keretrendszere 2030-ig.
Braakmann, A. – Hauf, S.: Bruttó hazai termék 2016 első félévében.
Oltmanns, E.: Hoffer-féle eljárás.
Sandhop, K. – Behrmann, T.: A fogyasz- tóiár-statisztikai mintavétel finomítása.
Goldhammer, B.: Bérleti díjakkal kapcso- latos új mintavétel a fogyasztóiár- statisztikában.
Baumann, T. et al.: A bűnügyek új nem- zetközi osztályozásának nemzeti statisztikai bevezetése.
2016. ÉVI KÜLÖNSZÁM
Körner, T. – Schüller, F. – Göttsche, F.:
Munkaerőpiac és vándorlás a hivatalos statisz- tikában.
Höhne, J.: Bevándorlók a német munka- erőpiacon.
Wiedenhofer-Galik, B.: A bevándorlók munkaerő-piaci helyzete Ausztriában 2014/2015-ben.
Lien, H. H.: Bevándorlók az európai mun- kaerőpiacon.
Hartmann, M.: A vándorlás hatása a német munkaerőpiacra.
Heβ, B. – Wälde, M.: Új kihívások a mun- kaerő-piaci integrációban.
Geis, W. – Orth, A. K.: Képzett munkaerő biztosítása bevándorlás útján jelentős mene- külthullám idején.
Fuchs, J. – Kubis, A.: A bevándorlás szük- ségessége és a munkaerő-kínálat 2050-ig.
Maier, T. – Wolter, M. I. – Zika, G.: A menekültek befogadásának hatása a munkaerő- keresletre és -kínálatra.
