Szakirodalom 537
Statisztikai Szemle, 96. évfolyam 5. szám 527–540. oldal len”) sajátosságait, választ ad arra is, hogy mi-
ért fontos azok vizsgálata. Emellett azt is is- merteti, hogy az R miként használható az ada- tok feltárására és magyarázatára.
A szerző először az adatokat, a feltáró adatelemzést, az R-t, illetve az R-beli grafikus ábrázolást tekinti át részletesen, majd a külső adatok és a lineáris regressziós modellek hasz- nálatát, valamint az adattörténetek leírását tár- gyalja. A második részben az R-programok fejlesztésére (a jó programozási gyakorlatokra és példákra, a szövegadatokkal zajló munkára, az általános prediktív modellekre) összponto- sít. Az utolsó összefoglaló fejezetben pedig az R telepítésével, a fájlok kezelésével és a do- kumentációval foglalkozik.
A kötet az alapképzés felső és a mesterkép- zés első évfolyamai mellett olyan szakemberek számára íródott, akik még nem, vagy csak ke- vésbé jártasak az adatelemzésben és -modellezésben, a statisztikában, illetve a prog-
ramozásban. Bár az adatelemzés szükségszerűen matematikai téma, a könyv magyarázatai/leírásai mégsem matematikai jellegűek. A legtöbb feje- zet végén gyakorlatok is találhatók, ezek megol- dásait a kötet tanári kézikönyve tartalmazza.
KEEN,K.J.[2018]: Graphics for Statistics and Data Analysis with R. Second Edition.
(Grafikus ábrázolás a statisztikában és az adatelemzésben R-rel. Második kiadás.) Chapman & Hall/CRC. Portland.
A kötet a grafikai tervezés alapelveit is- merteti, és lebilincselő példákon keresztül al- kalmazza is őket az R grafikai és rácsgrafikai csomagjait használva. Bemutatja az adat- vizualizáció és -ábrázolás modern grafikus megjelenítési technikáinak széles skáláját. A második kiadásban már szerepel a ggplot2 gra- fikai csomag leírása, egy vizualizációval fog- lalkozó rész és a színvisszaadás kérdésköre is R-ben, a képernyőn, illetve a nyomtatásban.
Társfolyóiratok
A CSEH STATISZTIKAI HIVATAL FOLYÓIRATA
2018. ÉVI 1. SZÁM
Baštecká, M. – Kurkin, R.: A Csehország- ban szokásos lakóhellyel rendelkező népesség számának becslése két népszámlálás közötti időszakban. 1. rész.
Toušek, L. et al.: Társadalmi kirekesztett- séggel fenyegetett területek demográfiai jel- lemzői Csehországban.
Karmenova, Z.: A fiatal nők házasságköté- si szokásai és termékenysége a Kelet- Kazahsztán Régió városi térségeiben.
Průša, L.: 2030-ig szóló új előrejelzés az ápolásra szorulók számának csehországi alaku- lásáról.
Moravec: A Cseh és a Szlovák Statisztikai Hivatal közös munkaértekezlete a 2021. évi népszámlálás előkészítéséről.
A Cseh Demográfiai Társaság hírei.
Arltová, M.: Jitka Langhamrová 60. szüle- tésnapjára.
Langhamrová, J. – Vrabcová, J.: 2017. évi nemzetközi tudományos konferencia a humán tőke újratermelődéséről.
Kučera, T.: Elhunyt Milan Kučera.
Hulíková Tesárková, K.: Fiatal Demográ- fusok 9. Nemzetközi Találkozója Albertovban.
Pavlík, Z.: 75 éves Zuzana Finková.
Růžková, J.: 160 éve zajlott az első nép- számlálás Csehország területén.
538 Szakirodalom
Statisztikai Szemle, 96. évfolyam 5. szám 527–540. oldal AZ AMERIKAI STATISZTIKAI TÁRSASÁG
FOLYÓIRATA 2017. ÉVI 520. SZÁM
Liu, W. et. al.: A case study in personal- ized medicine: rilpivirine versus efavirenz for treatment-naive HIV patients.
Hong, C. et al.: PLEMT: a novel pseu- dolikelihood-based EM test for homogeneity in generalized exponential tilt mixture models.
Krafty, R. T. et al.: Conditional spectral analysis of replicated multiple time series with application to nocturnal physiology.
Li, X. et al.: The design and analysis for the icing wind tunnel experiment of a new de- icing coating.
Ren, B. et al.: Bayesian nonparametric or- dination for the analysis of microbial commu- nities.
Miles, C. H. et al.: Quantifying an adher- ence path-specific effect of antiretroviral ther- apy in the Nigeria PEPFAR program.
Bhat, K. S. et al.: Upscaling uncertainty with dynamic discrepancy for a multi-scale carbon capture system.
Tao, R. – Zeng, D. – Lin, D.-Y.: Efficient semiparametric inference under two-phase sampling, with applications to genetic associa- tion studies.
Oberski, D. L. et al.: Evaluating the quality of survey and administrative data with general- ized multitrait-multimethod models.
Koopman, S. J. – Lit, R. – Lucas, A.: Intra- day stochastic volatility in discrete price changes: the dynamic skellam model.
Hof, M. H. – Ravelli, A. C. –Zwinderman, A. H.: A probabilistic record linkage model for survival data.
Durante, D. – Dunson, D. B. – Vogelstein, J. T.: Nonparametric Bayes modeling of popu- lations of networks.
Zhang, X. et al.: Linear model selection when covariates contain errors.
Fuller, W. A. – Legg J. C. – Li, Y.: Boot- strap variance estimation for rejective sampling.
Xu, G. et al.: Estimation and inference of quantile regression for survival data under bi- ased sampling.
White, K. R. – Stefanski, L. A. – Wu, Y.:
Variable selection in Kernel regression using measurement error selection likelihoods.
Titsias, M. K. – Yau, Ch.: The Hamming ball sampler.
He, X.: Rotated sphere packing designs.
Zhou, M. – Favaro, S. – Walker, S. G.: Fre- quency of frequencies distributions and size- dependent exchangeable random partitions.
Guarniero, P. – Johansen, A. M. – Lee, A.:
The iterated auxiliary particle filter.
Ma, Sh. et al.: A semiparametric single- index risk score across populations.
Schennach, S. M. – Wilhelm, D.: A simple parametric model selection test.
Zhou, Y.-D. – Xu, H.: Composite designs based on orthogonal arrays and definitive screening designs.
Chen, Y.-Ch. – Genovese, Ch. R. – Was- serman, L.: Density level sets: asymptotics, in- ference, and visualization.
Chen, Sh. – Shojaie, A. – Witten, D. M.:
Network reconstruction from high-dimen- sional ordinary differential equations.
Manrique-Vallier, D. – Reiter, J. P.:
Bayesian simultaneous edit and imputation for multivariate categorical data.
Otsu, T. – Rai, Y.: Bootstrap inference of matching estimators for average treatment effects.
Bharath, K. et al.: Statistical tests for large tree-structured data.
Aït-Sahalia, Y.: Estimation of the continu- ous and discontinuous leverage effects.
Szakirodalom 539
Statisztikai Szemle, 96. évfolyam 5. szám 527–540. oldal A SZLOVÁK STATISZTIKAI HIVATAL
FOLYÓIRATA 2018. ÉVI 1. SZÁM
Páleš, M.: Az R programnyelv alkalmazá- sa kockázatmérő mutatók szimulációval vég- zett becslésében.
Pavelka, R.: Idősorok modellezése a SAS Procedure Expand programcsomag segítségé- vel.
Šprocha, B.: Kik a nemzetközi migránsok Szlovákiában? A ki- és bevándorlás szerkeze- tének vizsgálata.
Ritschelová, I. – Škápik, P.: A Cseh Sta- tisztikai Hivatal 2021. évi népszámlálási ter- vezetében nem szerepelnek felekezeti hova- tartozásra és anyanyelvre vonatkozó részek.
Interjú.
Ivančiková, L.: A Nemzeti Statisztikai Hi- vatalok Vezetőinek 103. Konferenciája és a Budapesti Memorandum.
Vojtková, M.: Statisztikai módszerek a tár- sadalmi-gazdasági kutatásban: elmélet és gya- korlat. 24. Lengyel–Szlovák–Ukrán Tudomá- nyos Szeminárium.
Marone, G.: Néhány szó Olaszország és Szlovákia borászatáról – a borágazat két nagy múltú országa.
NEMZETKÖZI ELMÉLETI ÉS ALKALMAZOTT STATISZTIKAI FOLYÓIRAT
2018. ÉV 1. SZÁM
Jiang, Sh. – Li, T. – Liao, X.: Distribution- al expansions on extremes from skew-normal distribution under power normalization.
Singh, S. – Tripathi, Y. M.: Estimating the parameters of an inverse Weibull distribution under progressive type-I interval censoring.
Su, N.-Ch. – Hung, W.-P.: Characteriza- tions of the geometric distribution via residual lifetime.
Maior, V. Q. S. – Cysneiros, F. J. A.:
SYMARMA: a new dynamic model for tem- poral data on conditional symmetric distribution.
Wang, Y. et al.: The local asymptotic esti- mation for the supremum of a random walk with generalized strong subexponential sum- mands.
Saadi, N. – Adjabi, S. – Gannoun, A.: The selection of the number of terms in an orthog- onal series cumulative function estimator.
Górecki, T. et al.: Selected statistical methods of data analysis for multivariate functional data.
Al-Mosawi, R. R. – Khan, Sh.: Estimating moments of a selected Pareto population under asymmetric scale invariant loss function.
Cha, J. H. – Finkelstein, M.: On stochastic comparisons for population age and remaining lifetime.
Čížek, P. – Sadikoglu, S.: Bias-corrected quantile regression estimation of censored re- gression models.
Inoue, K. – Aki, S.: Joint distributions of numbers of runs of specified lengths on di- rected trees.
Yavuz, F. G. – Arslan, O.: Linear mixed model with Laplace distribution (LLMM).
Hsieh, S.-H. – Lee, Sh.-M. – Tu, S.-H.:
Randomized response techniques for a multi- level attribute using a single sensitive ques- tion.
Kızılaslan, F. – Nadar, M.: Estimation of reliability in a multicomponent stress-strength model based on a bivariate Kumaraswamy dis- tribution.
Modarres, R.: Multinomial interpoint dis- tances.
540 Szakirodalom
Statisztikai Szemle, 96. évfolyam 5. szám 527–540. oldal Lamboni, M.: Global sensitivity analysis: a
generalized, unbiased and optimal estimator of total-effect variance.
Tran, K. Ph. – Castagliola, Ph. – Celano, G.: Monitoring the ratio of population means of a bivariate normal distribution using CUSUM type control charts.
AZ EGYESÜLT ÁLLAMOK
MATEMATIKAI STATISZTIKAI INTÉZETÉNEK FOLYÓIRATA
2018. ÉVI 1. SZÁM
Kypraios, Th. – Minin, V. N.: Introduction to the special section on inference for infec- tious disease dynamics.
McKinley, T. J. et al.: Approximate Bayesian computation and simulation-based inference for complex stochastic epidemic models.
Gibson, G. J. – Streftaris, G. – Thong, D.:
Comparison and assessment of epidemic models.
Birrell, P. J. – De Angelis, D. – Presanis, A. M.: Evidence synthesis for stochastic epi- demic models.
Kypraios, Th. – O’Neill, Ph. D.: Bayesian nonparametrics for stochastic epidemic models.
Bretó, C.: Modeling and inference for in- fectious disease dynamics: a likelihood-based approach.
Kendall, M. et al.: Estimating transmission from genetic and epidemiological data: a met- ric to compare transmission trees.
Gustafson, P. – McCandless, L. C.: When is a sensitivity parameter exactly that?
Bai, Sh. – Taqqu, M. S.: How the instabil- ity of ranks under long memory affects large- sample inference.
Stigler, S. M.: Richard price, the first Bayesian.
Zeitouni, O.: A conversation with S. R. S.
Varadhan.
A CSEH STATISZTIKAI HIVATAL FOLYÓIRATA
2018. ÉVI 1. SZÁM
Fischer, J. – Lipovská, H.: Kávéindex mint a vásárlóerő-paritás gyors és egyszerű indikátora.
Šoltés, E. – Vojtková, M. – Šoltésová, T.:
A szlovák háztartások munkaintenzitása – multinomiális logit és korrespondencia- elemzés.
Procházka, J. et al.: Hosszú szezonális ciklusok modellezése – a megvalósult volatilitás.
Zhukov, R.: Az Orosz Központi Szövetsé- gi Körzet fejlettségi szintjének gazdasági vizsgálata.
Žmuk, B.: Különböző kérdőívszerkesztési jellemzők hatása a válaszadói hajlandóságra.
Egy horvát internetes vállalati felmérés alapján levont tapasztalatok.
Vozár, O.: 20. ROBUST 2018: 20. Nem- zetközi Statisztikai Konferencia.
