Társfolyóiratok
A CSEH STATISZTIKAI HIVATAL FOLYÓIRATA
2017. ÉVI 3. SZÁM
Křesťanová, J. – Kurkin, R. – Němečková, M.: Csehország 2016. évi népmozgalma.
Šťastná, A. – Slabá, J. – Kocourková, J.:
Az első gyermek vállalása idejének tervezése, időzítése és kitolódása mögött álló tényezők Csehországban.
Šprocha, B.: A kohorsztermékenység és a női népességreprodukció iskolai végzettség szerinti alakulása Csehországban és Szlováki- ában.
Pánová, P.: A 2016. évi kanadai népszám- lálás.
Langhamrová, J.: Demográfiai és geodemográfiai alkalmazások a köz- és az üzleti szférában.
Velková, A.: Ludmila Fialová hetvenedik születésnapja.
Langhamrová, J.: Régiók demográfiai szempontból.
Három visszaemlékezés Pavel Čtrnáctről.
Richterova, K.: A Családpolitikai Fórum- ról.
Hulíková, K. et al.: 2018 februárjában tart- ják a Fiatal Demográfusok 9. konferenciáját.
Daňková, Š. – Otáhalová, H.: A cseh la- kosság egészségi állapota az európai lakossági egészségfelmérés alapján.
Havel, R.: Csehország 2016. évi népesség- és népmozgalmi statisztikái: a húszezer lakos feletti városok; Csehország 2016. évi népes- ség- és népmozgalmi statisztikái: régiók és körzetek.
AZ AMERIKAI STATISZTIKAI TÁRSASÁG FOLYÓIRATA
2017. ÉVI 518. SZÁM
Wu, G. – Holan, S. H.: Bayesian hierar- chical multi-population multistate Jolly–Seber models with covariates: application to the pallid sturgeon population assessment pro- gram.
Marra, G. et al.: A simultaneous equation approach to estimating HIV prevalence with nonignorable missing responses.
Hanks, E. M.: Modeling spatial covariance using the limiting distribution of spatio- temporal random walks.
Guo, B. – Yuan, Y.: Bayesian phase I/II bi- omarker-based dose finding for precision medicine with molecularly targeted agents.
Strait, J. et al.: Landmark-constrained elastic shape analysis of planar curves.
Egleston, B. L. – Uzzo, R. G. – Wong, Y.- N.: Latent class survival models linked by principal stratification to investigate hetero- genous survival subgroups among individuals with early-stage kidney cancer.
Zubizarreta, J. R. – Keele, L.: Optimal multilevel matching in clustered observational studies: a case study of the effectiveness of private schools under a large-scale voucher system.
Chakrabarty, D.: A new Bayesian test to test for the intractability-countering hypothe- sis.
Hooten, M. B. – Johnson, D. S.: Basis function models for animal movement.
Blackwell, M.: Instrumental variable methods for conditional effects and causal interaction in voter mobilization experiments.
Sadinle, M.: Bayesian estimation of bipar- tite matchings for record linkage.
Huang, Y.: Restoration of monotonicity re- specting in dynamic regression.
Matteson, D. S. – Tsay, R. S.: Independent component analysis via distance covariance.
Linn, K. A. – Laber, E. B. – Stefanski, L.
A.: Interactive Q-learning for quantiles.
Ma, Sh. – Li, R. – Tsai, Ch.-L.: Variable screening via quantile partial correlation.
Zhou, Q. – Hu, T. – Sun, J.: A sieve semi- parametric maximum likelihood approach for regression analysis of bivariate interval- censored failure time data.
Garg, V. V. – Stogner, R. H.: Hierarchical Latin hypercube sampling.
Sun, F. –Tang, B.: A method of construct- ing space-filling orthogonal designs.
Luo, R. – Qi, X.: Function-on-function lin- ear regression by signal compression.
Schnurr, A. – Dehling, H.: Testing for structural breaks via ordinal pattern depend- ence.
Dahl, D. B. – Day, R. – Tsai, J. W.: Ran- dom partition distribution indexed by pairwise information.
Kowal, D. R. – Matteson, D. S. – Ruppert, D.: A Bayesian multivariate functional dynam- ic linear model.
Sun, Y. – Wang, M.-Ch.: Evaluating utility measurement from recurrent marker processes in the presence of competing terminal events.
Zhang, X. – Cheng, G.: Simultaneous in- ference for high-dimensional linear models.
Fan, A. – Song, R. – Lu, W.: Change-plane analysis for subgroup detection and sample size calculation.
Ni, Y. – Stingo, F. C. – Baladandayutha- pani, V.: Sparse multi-dimensional graphical models: a unified Bayesian framework.
Xu, G. et al.: Joint scale-change models for recurrent events and failure time.
Barrientos, A. F. – Jara, J. – Quintana, F.
A.: Fully nonparametric regression for bounded data using dependent Bernstein polynomials.
Sun, Y. – Huang, Ch.-Y. – Wang, M.-Ch.:
Nonparametric benefit-risk assessment using marker process in the presence of a terminal event.
Li, A. – Barber, R. F.: Accumulation tests for FDR control in ordered hypothesis testing.
Juillard, H. – Chauvet, G. – Ruiz-Gazen, A.: Estimation under cross-classified sampling with application to a childhood survey.
A SVÉD KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL FOLYÓIRATA
2017. ÉVI 2. SZÁM
Eckman, S. – de Leeuw, E.: Editorial – Special issue on total survey error (TSE).
Roberts, C. – Vandenplas, C.: Estimating components of mean squared error to evaluate the benefits of mixing data collection modes.
Lee, S. et al.: Total survey error and re- spondent driven sampling: focus on nonre- sponse and measurement errors in the recruit- ment process and the network size reports and implications for inferences.
Mirel, L. B. – Chowdhury, S. R.: Using linked survey paradata to improve sampling strategies in the medical expenditure panel survey.
Bianchi, A. – Biffignandi, S. – Lynn, P.:
Web-face-to-face mixed-mode design in a longitudinal survey: effects on participation rates, sample composition, and costs.
Loosveldt, G. – Beullens, K.: Interviewer effects on non-differentiation and straightlin- ing in the European social survey.
Schmidt, T. – Sieber, S.: The influence of an up-front experiment on respondents’ re- cording behaviour in payment diaries: evi- dence from Germany.
Mulry, M. H. – Keller, A. D.: Comparison of 2010 Census nonresponse follow-up proxy responses with administrative records using census coverage measurement results.
Reid, G. – Zabala, F. – Holmberg, A.: Ex- tending TSE to administrative data: a quality framework and case studies from Stats NZ.
Buelens, B. – Van den Brakel, J. A.: Com- paring two inferential approaches to handling measurement error in mixed-mode surveys.
Beyler, N. – Beyler, A.: Adjusting for measurement error and nonresponse in physi- cal activity surveys: a simulation study.
Edwards, S. L. – Berzofsky, M. E. – Biemer, P. P.: Effect of missing data on classi- fication error in panel surveys.
AZ ANGOL KIRÁLYI STATISZTIKAI TÁRSASÁG FOLYÓIRATA
(A SOROZAT) 2017. ÉVI 4. SZÁM
Goldstein, H.: Editorial: The Digital Econ- omy Act and statistical research.
Spiegelhalter, D.: Trust in numbers.
Gelman, A. – Christian Hennig, Ch.: Be- yond subjective and objective in statistics.
Tzavidis, N. et al.: Preface to the papers on ‘Small area estimation’.
Moura, F. A. S. – Neves, A. F. – Silva, D.
B. do N.: Small area models for skewed Brazil- ian business survey data.
Ferrante, M. R. – Pacei, S.: Small domain estimation of business statistics by using mul- tivariate skew normal models.
Wagner, J. et al.: Non‐parametric small area models using shape‐constrained penalized B‐splines.
Marhuenda, Y. et al.: Poverty mapping in small areas under a twofold nested error re- gression model.
Das, S. – Chambers, R.: Robust mean‐squared error estimation for poverty estimates based on the method of Elbers, Lanjouw and Lanjouw.
Schmid, T. et al.: Constructing sociodemo- graphic indicators for national statistical insti- tutes by using mobile phone data: estimating literacy rates in Senegal.
Arima, S. et al.: Multivariate Fay–Herriot Bayesian estimation of small area means under functional measurement error.
Maples, J. J.: Improving small area esti- mates of disability: combining the American Community Survey with the Survey of Income and Program Participation.
Lombardía, M. J. – López‐Vizcaíno, E. – Rueda, C.: Mixed generalized Akaike infor- mation criterion for small area models.
Torkashvand, E. – Jozani, M. J. – Torabi, M.: Clustering in small area estimation with area level linear mixed models.
Bollineni‐Balabay, O. et al.: Multilevel hi- erarchical Bayesian versus state space ap- proach in time series small area estimation: the Dutch Travel Survey.
NEMZETKÖZI ELMÉLETI ÉS ALKALMAZOTT STATISZTIKAI FOLYÓIRAT
2017. ÉV 3. SZÁM
Wegener, M. – Kauermann, G.: Forecast- ing in nonlinear univariate time series using penalized splines.
Markevičiūtė, J. – Račkauskas, A. – Su- quet, Ch.: Testing epidemic change in nearly nonstationary process with statistics based on residuals.
Kundu, Ch. – Sarkar, K.: Characterizations based on higher order and partial moments of inactivity time.
Yang, M. – Modarres, R.: Multivariate tests of uniformity.
De Luca, G. – Zuccolotto, P.: Dynamic tail dependence clustering of financial time series.
Zhang, Q. – Wu, L. – Cui, Q.: The bal- anced credibility estimators with correlation risk and inflation factor.
Chatrabgoun, O. – Parham, G. – Chinipardaz, R.: A Legendre multiwavelets approach to copula density estimation.
Li, J. – Li, Y. – Zhang, R.: B spline varia- ble selection for the single index models.
Chen, Z. – Hu, Y.: Cumulative sum estima- tor for change-point in panel data.
Arumairajan, S. – Wijekoon, P.: The gen- eralized preliminary test estimator when dif- ferent sets of stochastic restrictions are availa- ble.
Rodríguez-Avi, J. – Olmo-Jiménez, M. J.:
A regression model for overdispersed data without too many zeros.
Finner, H. – Roters, M. – Strassburger, K.:
On the Simes test under dependence.
Hassanzadeh, F. – Kazemi, I.: Regression modeling of one-inflated positive count data.
Xu, X. – Shang, X.: D-optimal designs for full and reduced Fourier regression models.
Kamalja, K. K.: Markov binomial distribu- tion of order k and its applications.
Rahmani, H. – Razmkhah, M.: Perfect ranking test in moving extreme ranked set sampling.
Emura, T. – Hu, Y.-H. – Konno, Y.: As- ymptotic inference for maximum likelihood estimators under the special exponential fami- ly with double-truncation.
Shen, A. et al.: Moment inequalities for m- negatively associated random variables and their applications.
Salmerón, R. et al.: A note about the cor- rected VIF.
2017. ÉV 4. SZÁM
Weba, M. – Dörmann, N.: Application of the delta method to functions of the sample mean when observations are dependent.
Attouch, M. – Laksaci, A. – Messabihi, N.:
Nonparametric relative error regression for spatial random variables.
Guo, Ch. – Yang, H. – Lv, J.: Robust vari- able selection in high-dimensional varying coefficient models based on weighted compo- site quantile regression.
Aghamohammadi, A. – Mohammadi, S:
Bayesian analysis of penalized quantile regres- sion for longitudinal data.
Mosler, K. – Mozharovskyi, P.: Fast DD- classification of functional data.
Tang, N.-Sh. – Li, D.-W. – Tang A.-M.:
Semiparametric Bayesian inference on gener- alized linear measurement error models.
Sepehrifar, M. – Yarahmadian, Sh.: Decreas- ing renewal dichotomous Markov noise shock model with hypothesis testing applications.
Popović, B. V. – Ristić, M. M. – Bala- krishna, N.: A mixed stationary autoregressive model with exponential marginals.
Frey, J. – Feeman, T. G.: Efficiency com- parisons for partially rank-ordered set sam- pling.
Krupskii, P.: Copula-based measures of re- flection and permutation asymmetry and statis- tical tests.
Ahlgren, N. – Catani, P.: Wild bootstrap tests for autocorrelation in vector autoregres- sive models.
Choi, J. – Lee, M.: Regression discontinui- ty: review with extensions.
Clarke, B. R. – Davidson, Th. – Ham- marstrand, R.: A comparison of the L 2 mini- mum distance estimator and the EM-algorithm when fitting k-component univariate normal mixtures.
Nematollahi, A. R. – Soltani, A. R. – Mahmoudi, M. R.: Periodically correlated modeling by means of the periodograms as- ymptotic distributions.
AZ EGYESÜLT ÁLLAMOK
MATEMATIKAI STATISZTIKAI INTÉZETÉNEK FOLYÓIRATA
2017. ÉVI 3. SZÁM
Ding, P.: A paradox from randomization- based causal inference.
Aronow, P. M. – Offer-Westort, M. R.:
Understanding Ding’s apparent paradox.
Chung, E. Y.: Randomization-based tests for “no treatment effects”.
Bailey, R. A.: Inference from randomized (factorial) experiments.
Loh, W. W. – Richardson, Th. S. – Robins, J. M.: An apparent paradox explained.
Bertsimas. D. – King, A.: Logistic regres- sion: from art to science.
Drovandi, Ch. C. et al.: Principles of ex- perimental design for Big Data analysis.
Agapiou, S. et al.: Importance sampling:
intrinsic dimension and computational cost.
Lopez, M. J. – Gutman, R.: Estimation of causal effects with multiple treatments: a review and new ideas.
Dai, W. – Tong, T. – Zhu, L.: On the choice of difference sequence in a unified framework for variance estimation in nonpar- ametric regression.
Álvarez-Esteban, P. C. et al.: Models for the assessment of treatment improvement: the ideal and the feasible.
AZ OSZTRÁK KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL FOLYÓIRATA
2017. ÉVI 9. SZÁM
A mortalitás 2015. évi emelkedéséről.
Az EU-SILC, a háztartási költségvetési és az időmérleg-felvétel – 2017. évi felhasználói konferencia.
A mezőgazdasági jövedelem alakulása 2016-ban.
Turizmus a 2016/17-es téli szezonban.
A vállalkozások gazdaságszerkezeti sta- tisztikáinak és az egyes vállalkozásstatisztikák összekapcsolása mikroadatok szintjén.
Kibővített elemzés 2008-tól 2013-ig – ki- egészítés a kutatás-fejlesztésre vonatkozó adatokkal.
Anyagáramlás-számlák 2000 és 2014 kö- zött.
Környezetvédelmi kiadások Ausztriában, 2014-ben.
Gépjárműállomány 2016-ban.
A jövedelem és a vagyon megoszlása – a 2016. évi „Hogy van Ausztria?” projekt külön modulja.
2017. ÉVI 10. SZÁM Család és foglalkoztatás 2016-ban.
Rászorultságalapú minimális jövedelmi sémák a tartományokban, 2016-ban.
Előzetes külkereskedelmi adatok 2017. ja- nuár és június között – különleges téma: „Né- metországgal folytatott külkereskedelem”.
Állatállomány 2017. június 1-jén.
A vállalkozások gazdaságszerkezeti adatai – módszertani áttekintés.
Környezetvédelmi célú adók Ausztriában 1995 és 2015 között.
2015. évi kutatás és kísérleti fejlesztés a vállalkozási szektorban. 1. rész.
A KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL FOLYÓIRATA
2017. ÉVI 5. SZÁM
Kovács Z. – Szigeti C. – Egedy T. – Szabó B. – Kondor A. Cs.: Az urbanizáció környezeti hatásai – Az ingázás ökológiai lábnyomának változása a budapesti várostérségben.
Kovács S. Zs.: Város–vidék-kapcsolat a magyar pénzintézet-hálózatban.
Hegedűs G. – Lados G.: A visszavándorlás és az identitásváltozás kapcsolatának vizsgála- ta a hazatérő magyarok példáján.
Egri Z.: Magyarország városai közötti egészségegyenlőtlenségek.
A LENGYEL STATISZTIKAI FŐHIVATAL FOLYÓIRATA
2017. ÉVI 8. SZÁM
Bieszk-Stolorz, B.: Túlélésvizsgálati mód- szerek alkalmazása a munkanélküliségből való kilépés formáinak vizsgálatára.
Matulska-Bachura, A.: A szolgáltatási vo- lumenindex összeállításának módszerei az adminisztratív és a kiegészítő tevékenységek példáján.
Nocko, A.: A várható élettartam nemek és iskolai végzettség szerinti különbségei.
Piekut, M.: A vidéki háztartások osztályo- zása kifizetéseik iránya és típusa alapján.
Głowicka-Wołoszyn, R. – Kozera, A. – Wysocki, F.: A vidéki települések autonómiá- ját és pénzügyi vonzerejét meghatározó belső tényezők azonosítása Nagy-Lengyelország vajdaságban biplot ábrák segítségével.
35. Nemzetközi tudományos konferencia a többváltozós statisztikai elemzésről.
A NÉMET SZÖVETSÉGI STATISZTIKAI HIVATAL FOLYÓIRATA
2017. ÉVI 5. SZÁM
Thiel, G. – Meinke, I.: Jó kilátásokkal a jö- vőre – Dieter Sarreither, a Német Statisztikai Hivatal leköszönő elnökének méltatása.
Wiengarten, L. – Zwick, M.: Új digitális adatok a hivatalos statisztikában.
Arnold, S. – Kleine, S.: A geoadatok hasz- nálatának új lehetőségei. A távérzékelés új útjai a statisztikában.
Neutze, M. – Pfahl, M. – Schweinert- Albinus, S.: A 2021. évi népszámlálás innová- ciós potenciálja.
Gehle, C. – Lüüs, H.: Folyamatkezelés a Német Statisztikai Hivatalban.
Blumöhr, T. – Teichmann, C. – Noack, A.:
A munkafolyamatok standardizálását végző munkacsoport tizennégy éve a statisztikai hivatalban.
Lindenstruth, T. – Claußen, S.: Metaadatok kezelése – egy új, integrált architektúra.
Braakmann, A. – Hauf, S.: Bruttó hazai termék 2017 első félévében.
Berg, A.: Az indikátorok alkalmazhatósá- gának javítása.
Allafi, S. – Jung, S. – Spies, V.: A hivatalos statisztika globalizálódása.
