Társfolyóiratok
A NEMZETKÖZI STATISZTIKAI INTÉZET FOLYÓIRATA
2016. ÉVI 1. SZÁM
Chambers, R.: Nalini Ravishanker joins Raymond Chambers as co-editor-in-chief of the International Statistical Review.
Wild, C. J.: A conversation with Jack Kalbfleisch and Jerry Lawless.
Nayak, T. K. – Adeshiyan, S. A.: On invariant post-randomization for statistical disclosure control.
Nishimura, R. – Wagner, J. – Elliott, M.:
Alternative indicators for the risk of non- response bias: A simulation study.
Rohwer, G.: Treatment and control groups in a dynamic setting.
Wu, C. – Lu, W. W.: Calibration weighting methods for complex surveys.
Salinin, S. et al.: Reliable robust regression diagnostics.
Ryan, E. G. et al.: A review of modern computational algorithms for Bayesian optimal design.
A CSEH STATISZTIKAI HIVATAL FOLYÓIRATA
2016. ÉVI 1. SZÁM
Kážmér, L.: A mortalitás társadalmi és tér- beli egyenlőtlenségei a cseh városokban 2001 és 2011 között.
Arltová, M. – Antovová, M.: Az öngyilkos- ságok idősoros adatainak statisztikai elemzése Csehországban.
Vidovićová, L. – Petrová Kafková, M.: Az aktív idősödési index területi alkalmazása.
Lakcevic, S. – Vukojicic Sevo, S. – Jovanovic, A.: Népszámlálás Szerbiában – a legfontosabb demográfiai és lakásadatok forrása.
Škrabal, J. – Šanda, R. – Habartová, P.: A 2021. évi népszámlálás és lakásösszeírás előkészítésének jelenlegi helyzete.
2015. évi konferencia a humántőke újra- termeléséről.
„A közösségi szektor kutatásának jelenlegi trendjei” konferencia.
A Cseh Demográfiai Társaság beszámolója.
A 2014. évi európai egészségiállapot- felmérés.
Josef Škrabal 60. születésnapja.
Benešová, J. – Dědič, P.: Időskorúak – te- rületi összehasonlítás. 1. rész.
AZ AMERIKAI STATISZTIKAI TÁRSASÁG FOLYÓIRATA
2015. ÉVI 513. SZÁM
Jiang, C.-R. – Aston, J. A. D. – Wang, J.- L.: A functional approach to deconvolve dy- namic neuroimaging data.
Hahn, P. R. – Murray, J. S. – Manolopou- lou, I.: A Bayesian partial identification ap- proach to inferring the prevalence of account- ing misconduct.
Maadooliat, M. et al.: Collective estima- tion of multiple bivariate density functions
with application to angular-sampling-based protein loop modeling.
Huo, Z. et al.: Meta-analytic framework for sparse k-means to identify disease subtypes in multiple transcriptomic studies.
Chang, W. et al.: Calibrating an ice sheet model using high-dimensional binary spatial data.
Pham, L. M. et al.: Perturbation detection through modeling of gene expression on a latent biological pathway network: A Bayesian hierarchical approach.
Schofield, M. R. et al.: A model-based ap- proach to climate reconstruction using tree- ring data.
Chatterjee, N. et al.: Constrained maxi- mum likelihood estimation for model calibra- tion using summary-level information from external big data sources.
Kang, H. et al.: Instrumental variables es- timation with some invalid instruments and its application to Mendelian randomization.
Sun, X. et al.: Generalizing quantile re- gression for counting processes with applica- tions to recurrent events.
Ding, P. – Dasgupta, T.: A potential tale of two-by-two tables from completely random- ized experiments.
Pan, R. – Wang, H. – Li, R.: Ultrahigh- dimensional multiclass linear discriminant analysis by pairwise sure independence screening.
Fu, W.: Constrained estimators and con- sistency of a regression model on a Lexis diagram.
Titsias, M. K. – Holmes, C. C. – Yau, C.:
Statistical inference in hidden Markov models using k-segment constraints.
Bartolucci, F. – Lupparelli, M.: Pairwise likelihood inference for nested hidden Markov chain models for multilevel longitudinal data.
Zhu, Y. – Shen, X. – Ye, C.: Personalized prediction and sparsity pursuit in latent factor models.
Cai, T. T. – Liu, W.: Large-scale multiple testing of correlations.
Cai, T. T. – Yuan, M.: Minimax and adap- tive estimation of covariance operator for random variables observed on a lattice graph.
Feng, X. – Zhu, L.: Estimation and testing of varying coefficients in quantile regression.
Fan, J. et al.: Feature augmentation via nonparametrics and selection (fans) in high- dimensional classification.
Guo, J. et al.: Spline-Lasso in high- dimensional linear regression.
Li, W. – Chen, R. – Tan, Z.: Efficient se- quential Monte Carlo with multiple proposals and control variates.
Du, C. – Kao, C.-L. M. – Kou, S. C.: Step- wise signal extraction via marginal likelihood.
Mandozzi, J. – Bühlmann, P.: Hierarchical testing in the high-dimensional setting with correlated variables.
Wei, Y. et al.: Quantile regression in the secondary analysis of case-control data.
Jiang, Y. – He, Y. – Zhang, H.: Variable selection with prior information for general- ized linear models via the prior Lasso method.
Liang, F. et al.: An adaptive exchange al- gorithm for sampling from distributions with intractable normalizing constants.
Chen, M. et al.: Asymptotically normal and efficient estimation of covariate-adjusted Gaussian graphical model.
Reimherr, M. – Nicolae, D.: Estimating var- iance components in functional linear models with applications to genetic heritability.
A SVÉD KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL FOLYÓIRATA
2015. ÉVI 1. SZÁM
Kappelhof, J. W. S.: Face-to-face or sequential mixed-mode surveys among non-
western minorities in the Netherlands: The effect of different survey designs on the possi- bility of nonresponse bias.
Kirchner, A.: Validating sensitive questions:
A comparison of survey and register data.
Li, J. – Valliant, R.: Linear regression di- agnostics in cluster samples.
Young, D. S. – Mathew, T.: Ratio edits based on statistical tolerance intervals.
Berger, Y. G. – Munoz, J. F.: On estimat- ing quantiles using auxiliary information.
Hang, J. K. – Karr, A. F. – Reiter, J. P.:
Statistical disclosure limitation in the presence of edit rules.
2015. ÉVI 2. SZÁM Karlberg, M. et al.: Preface.
Oguz, A. M. – Berger, Y. G.: Variance es- timation of change in poverty rates: An appli- cation to the Turkish EU-SILC survey.
Zardetto, D.: ReGenesees: An advanced R system for calibration, estimation and sam- pling error assessment in complex sample surveys.
Fleishman, L. – Gubman, Y. – Tur-Sinai, A.: Dwelling price ranking versus socioeco- nomic clustering: Possibility of imputation.
Schnetzer, M. et al.: Quality assessment of imputations in administrative data.
Daas, P. J. H.: Big data as a source for of- ficial statistics.
Marchetti, S. et al.: Small area model- based estimators using big data sources.
Torres van Grinsven, V. – Snijkers, G.:
Sentiments and perceptions of business re- spondents on social media: An exploratory analysis.
Shlomo, N. – Antal, L. – Elliot, M.: Meas- uring disclosure risk and data utility for flexi- ble table generators.
Signore, M. – Scanu, M. – Brancato, G.:
Statistical metadata: A unified approach to management and dissemination.
2015. ÉVI 3. SZÁM
Bakker, B. F. M. – Heijden, P. G. M. van der – Scholtus, S.: Preface.
Gerritse, S. C. – Heijden, P, G. M. van der – Bakker, B. F. M.: Sensitivity of population size estimation for violating parametric as- sumptions in log-linear models.
Zhang, L.-C.: On modelling register cov- erage errors.
Chipperfield, J. O. – Chambers, R. L.: Us- ing the bootstrap to account for linkage errors when analysing probabilistically linked cate- gorical data.
Di Consiglio, L. – Tuoto, T.: Coverage evaluation on probabilistically linked data.
Yildiz, D. – Smith, P. W. F.: Models for combining aggregate-level administrative data in the absence of a traditional census.
Blackwell, L. – Charlesworth, A. – Rogers, N. J.: Linkage of census and administrative data to quality assure the 2011 Census for England and Wales.
Bryant, J. R. – Graham, P.: A Bayesian approach to population estimation with admin- istrative data.
Burger, J. – Delden, A. van – Scholtus, S.:
Sensitivity of mixed-source statistics to classi- fication errors.
2015. ÉVI 4. SZÁM Bijak, J. et al.: Letter to the editor.
Barron, M. et al.: Using auxiliary sample frame information for optimum sampling of rare populations.
Bavdaž, M. et al.: Response burden in of- ficial business surveys: Measurement and reduction practices of national statistical insti- tutes.
Brion, P. – Gros, E.: Statistical estimators using jointly administrative and survey data to produce French structural business statistics.
Broome, J.: First impressions of telephone survey interviewers.
Cuevas, Á. – Quilis, E. M. – Espasa, A.:
Quarterly regional GDP flash estimates by means of benchmarking and chain linking.
Grafström, A. – Matei, A.: Coordination of conditional Poisson samples.
Mneimneh, Z. M. et al.: Cultural variations in the effect of interview privacy and the need for social conformity on reporting sensitive information.
Raymer, J. – Rees, P. – Blake, A.: Frame- works for guiding the development and im- provement of population statistics in the Unit- ed Kingdom.
Spreen, M. – Bogaerts, S.: B-graph sampling to estimate the size of a hidden population.
Templ, M.: Quality indicators for statistical disclosure methods: A case study on the struc- ture of earnings survey.
Valliant, R. – Dever, J. A. – Kreuter, F.:
Effects of cluster sizes on variance compo- nents in two-stage sampling.
Zhang, L.-Ch.: On proxy variables and categorical data fusion.
2016. ÉVI 1. SZÁM
Andreasch, M. – Lindner, P.: Micro- and macrodata: A comparison of the household finance and consumption survey with financial accounts in Austria.
Barash, V. D.: Respondent-driven sam- pling – testing assumptions: Sampling with replacement.
Conrad, F. G. – Couper, M. P. – Sakshaug, J. W.: Classifying open-ended reports: Factors affecting the reliability of occupation codes.
Dias, C. A. et al.: Census model transition:
Contributions to its implementation in Portugal.
Dong, H. – Meeden, G.: Constructing syn- thetic samples.
Haziza, D. – Lesage, É.: A discussion of weighting procedures for unit nonresponse.
He, Y. et al.: A note on the effect of data clustering on the multiple-imputation variance
estimator: A theoretical addendum to the Lewis et al. article in JOS 2014.
Lipps, O. – Pekari, N.: Sample representa- tion and substantive outcomes using web with and without incentives compared to telephone in an election survey.
Nandram, B.: Bayesian predictive infer- ence of a proportion under a twofold small- area model.
Norberg, A.: SELEKT – A generic tool for selective editing.
Zhou, H. – Elliott, M. R. – Raghunathan, T. E.: Synthetic multiple-imputation procedure for multistage complex samples.
2016. ÉVI 2. SZÁM
Ioannidis, E. et al.: On a modular ap- proach to the design of integrated social sur- veys.
Diersch, N. – Walther, E.: The impact of question format, context, and content on sur- vey answers in early and late adolescence.
Elliot, M. et al.: End user licence to open government data? A simulated penetration attack on two social survey datasets.
Josten, M. – Trappmann, M.: Interviewer effects on a network-size filter question.
Krsinich, F.: The FEWS index: Fixed ef- fects with a window splice.
Körner, Th. – Wolff, L.: “Do the Germans really work six weeks more than the French?”
– Measuring working time with the Labour Force Survey in France and Germany.
Malmros, J. – Masuda, N. – Britton, T.:
Random walks on directed networks: Infer- ence and respondent-driven sampling.
Pascale, J.: Modernizing a major federal government survey: A review of the redesign of the current population survey health insur- ance questions.
Vieira, M. de T. – Smith, P. W. F. – Sal- gueiro, M. de F.: Misspecification effects in the analysis of panel data.
Xia, X. – Elliott, M. R.: Weight smoothing for generalized linear models using a Laplace prior.
AZ ANGOL KIRÁLYI STATISZTIKAI TÁRSASÁG FOLYÓIRATA
(A SOROZAT) 2016. ÉVI 2. SZÁM
Keiding, N. – Louis, Th. A.: Perils and po- tentials of self-selected entry to epidemiologi- cal studies and surveys.
Bollineni-Balabay, O. – van den Brakel, J.
– Palm, F.: Multivariate state space approach to variance reduction in series with level and variance breaks due to survey redesigns.
Foroni, C. – Marcellino, M.: Mixed fre- quency structural vector auto-regressive models.
Tzavidis, N. et al.: Longitudinal analysis of the strengths and difficulties questionnaire scores of the Millennium Cohort Study chil- dren in England using M-quantile random- effects regression.
Chambers, R. – Salvati, N. – Tzavidis, N.:
Semiparametric small area estimation for binary outcomes with application to unem- ployment estimation for local authorities in the UK.
Studer, M. – Ritschard, G.: What matters in differences between life trajectories: A comparative review of sequence dissimilarity measures.
Szczepañski, Ł. – McHale, I.: Beyond completion rate: Evaluating the passing ability of footballers.
Dickerson, A. – Popli, G. K.: Persistent poverty and children’s cognitive development:
Evidence from the UK Millennium Cohort Study.
Battistin, E. – Padula, M.: Survey instru- ments and the reports of consumption expendi- tures: Evidence from the consumer expendi- ture surveys.
Herrmann, M. – Munzert, S. – Selb, P.:
Determining the effect of strategic voting on election results.
Kröger, H. – Hoffmann, R. – Pakpahan, E.: Consequences of measurement error for inference in cross-lagged panel design – the example of the reciprocal causal relationship between subjective health and socio-economic status.
2016. ÉVI 3. SZÁM
Hand, D. J.: Editorial: ‘Big data’ and data sharing.
Hener, T. – Rainer, H. – Siedler, T.: Politi- cal socialization in flux? Linking family non- intactness during childhood to adult civic engagement.
Brandolini, A. – Viviano, E.: Behind and beyond the (head count) employment rate.
Kalaycioglu, O. et al.: A comparison of multiple-imputation methods for handling missing data in repeated measurements obser- vational studies.
Frühwirth-Schnatter, S. et al.: Mothers’
long-run career patterns after first birth.
Schouten, B. et al.: Does more balanced survey response imply less non-response bias?
Hyytinen, A. – Ilmakunnas, P. – Maliranta, M.: Olley–Pakes productivity decomposition:
Computation and inference.
Brakel, J. A. van den – Krieg, S.: Small ar- ea estimation with state space common factor models for rotating panels.
Hanly, M. – Clarke, P. – Steele, F.: Se- quence analysis of call record data: Exploring the role of different cost settings.
Muller, D. – Page, L.: Born leaders: Politi- cal selection and the relative age effect in the US Congress: D. Muller and L. Page.
MacDonald, J. M. – Klick, J. – Grunwald, B.: The effect of private police on crime:
Evidence from a geographic regression discon- tinuity design.
Rohde, N.: J-divergence measurements of economic inequality.
NEMZETKÖZI ELMÉLETI ÉS ALKALMAZOTT STATISZTIKAI FOLYÓIRAT
2016. ÉV 1. SZÁM
Liang, H.-Y. – Baek, J.-I.: Asymptotic normality of conditional density estimation with left-truncated and dependent data.
Akbari, M. – Fashandi, M. – Ahmadi, J.:
Characterizations based on the numbers of near-order statistics.
Wu, J. – Yang, H.: More on the unbiased ridge regression estimation.
Zmyślony, R. et al.: Mean driven balance and uniformly best linear unbiased estimators.
Hasler, M.: Heteroscedasticity: Multiple degrees of freedom vs. sandwich estimation.
Yang, H. – Liu, H.: Penalized weighted composite quantile estimators with missing covariates.
Staszewska-Bystrova, A. – Winker, P.: Im- proved bootstrap prediction intervals for SETAR models.
Wang, H. Y. – Chen, X. – Flournoy, N.:
The focused information criterion for varying- coefficient partially linear measurement error models.
Yang, H. – Guo, C. – Lv, J.: Variable se- lection for generalized varying coefficient models with longitudinal data.
Suzuki, A. K. – Cancho, V. G. – Louzada, F.: The Poisson–Inverse-Gaussian regression model with cure rate: A Bayesian approach and its case influence diagnostics.
Wang, L. – Xu, X. – A, Y.: New multiple testing method under no dependency assump- tion, with application to multiple comparisons problem.
Jiang, R. – Qian, W.-M. – Zhou, Z.-G.:
Single-index composite quantile regression with heteroscedasticity and general error dis- tributions.
Kato, S. – Eguchi, S.: Robust estimation of location and concentration parameters for the von Mises–Fisher distribution.
Sankaran, P. G. – Midhu, N. N.: Testing exponentiality using mean residual quantile function.
Zhang, C. – Xiang, Y.: On the oracle prop- erty of adaptive group Lasso in high- dimensional linear models.
2016. ÉV 2. SZÁM
Ismail, A. A.: Statistical inference for a step-stress partially-accelerated life test model with an adaptive Type-I progressively hybrid censored data from Weibull distribution.
Westerlund, J.: The asymptotic distribu- tion of the CADF unit root test in the presence of heterogeneous AR(p) errors.
Wong, A. C. M.: Testing homogeneity of inverse Gaussian scale-like parameters: A saddlepoint approach.
Lu, W. – Ke, R. – Liang, J.: A moment closed form estimator for the autoregressive conditional duration model.
Zhang, X. – Tian, Y.: On decompositions of BLUEs under a partitioned linear model with restrictions.
Bieniek, M.: Sharp bounds on the bias of trimean.
Li, Z. – Yao, J.: On two simple and effec- tive procedures for high dimensional classifi- cation of general populations.
Yan, R. – Zhang, L.: Linearity tests under the null hypothesis of a random walk with drift.
Athar, H. – Akhter, Z.: Recurrence rela- tions between moments of progressive type-II right censored order statistics from doubly truncated Weibull distribution.
Chandra, S. – Sarkar, N.: A restricted
–r k class estimator in the mixed regression model with autocorrelated disturbances.
Chen, Z. – Wang, H. – Wang, X.: The con- sistency for the estimator of nonparametric regression model based on martingale differ- ence errors.
Ramos, P. F. – Morais, M. C. – Pacheco, A.: On the misleading signals in simultaneous schemes for the mean vector and covariance matrix of multivariate i.i.d. output.
Niu, X. – Li, P. – Zhang, P.: Testing ho- mogeneity in a scale mixture of normal distri- butions.
Popović, P. M.: A bivariate INAR(1) mod- el with different thinning parameters.
Mukherjee, P. S.: On phase II monitoring of the probability distributions of univariate continuous processes.
AZ EGYESÜLT ÁLLAMOK
MATEMATIKAI STATISZTIKAI INTÉZETÉNEK FOLYÓIRATA
2016. ÉVI 1. SZÁM
Crane, H.: The ubiquitous Ewens sam- pling formula.
Feng, S.: Diffusion processes and the Ewens sampling formula.
McCullagh, P.: Two early contributions to the Ewens saga.
Arratia, R. – Barbour, A. D. – Tavaré, S.:
Exploiting the Feller coupling for the Ewens sampling formula.
Favaro, S. – James, L. F.: Relatives of the Ewens sampling formula in Bayesian nonpar- ametrics.
Teh, Y. W.: Bayesian nonparametric mod- eling and the ubiquitous Ewens sampling formula.
Chen, H. et al.: Analysis methods for computer experiments: How to assess and what counts?
Nieto-Reyes, A. – Heather, B.: A topologi- cally valid definition of depth for functional data.
Antonelli, J. – Trippa, L. – Haneuse, S.:
Mitigating bias in generalized linear mixed models: The case for Bayesian nonparamet- rics.
Fasiolo, M. – Pya, N. – Wood, S. N.: A comparison of inferential methods for highly nonlinear state space models in ecology and epidemiology.
Owen, B. – Wang, J.: Bi-cross-validation for factor analysis.
2016. ÉVI 2. SZÁM
Buckland, S. T. – Morgan, B. J. T.: 150- year anniversary of papers by Cormack, Jolly and Seber.
Buckland, S. T.: A conversation with Rich- ard M. Cormack.
Barker, R.: A conversation with G. A. F.
Seber.
Schofield, M. – Barker, R.: 50-year-old cu- riosities: Ancillarity and inference in capture–
recapture models.
Nichols, J. D.: And the first one now will later be last: Time-reversal in Cormack–Jolly–
Seber models.
Hay, G. – Richardson, C.: Estimating the prevalence of drug use using mark-recapture methods.
Böhning, D.: Ratio plot and ratio regres- sion with applications to social and medical sciences.
Borchers, D. – Fewster, R.: Spatial capture- recapture models.
Johnson, D. S. et al.: Multivariate state hid- den Markov models for mark-recapture data.
Fewster, R. M. – Stevenson, B. C. – Borchers, D. L.: Trace-contrast models for capture-recapture without capture histories.
Bravington, M. V. – Skaug, H. J. – Ander- son, E. C.: Close-kin mark-recapture.
Delaigle, A. – Wand, M. P.: Conversation with Peter Hall.
AZ OSZTRÁK KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL FOLYÓIRATA
2016. ÉVI 3. SZÁM
Tanulási mobilitás a 18–34 évesek körében – 2014. évi próbafelvétel.
Fogyasztóiár-index 2015-ben.
Gyümölcstermesztés 2015-ben.
A munkabérek adójának alakulása 2013- ban.
Jövedelemadó-statisztikák 2013-ban.
Helyzetkép Ausztriáról 2015 – mutatók és elemzés.
2016. ÉVI 4. SZÁM
Az egészségesen várható élettartam alaku- lása 1978 és 2014 között.
Külkereskedelmi forgalom Ausztriában 2015. januártól decemberig – előzetes adatok és a csúcstechnológiai termékek mint speciális téma.
Gabonatermelés 2015-ben.
2013. évi forgalmiadó-statisztika.
A nyugdíjas háztartások fogyasztóiár- indexe – a 2015. évi adatok összehasonlítása a teljes lakosságra vonatkozó fogyasztóiár- indexszel.
Turizmus 2015-ben.
AZ OROSZ ÁLLAMI STATISZTIKAI BIZOTTSÁG FOLYÓIRATA
2015. ÉVI 9. SZÁM
A társadalmi-demográfiai klaszteres min- tavétel és a népszámlálás új megközelítésben.
Tapasztalatok és kérdések.
Dolgopolov, P. I.: Az Európai Gazdasági Közösség előkészületei a 2020. évi népszámlá- lásokra.
Chudinovskikh, O. S.: Munkaerő- vándorlásra vonatkozó adatgyűjtés a lakossági klaszteres mintavétel során.
Sivorinovsky, B. G. – Aparin, N. S.: A lí- zingelés mint befektetési forma – statisztikai vizsgálat.
Ermilova, G. A. – Golikova, V. V. – Korotkov, M. Y.: Az orosz gyáripar pályájának válság utáni alakulása és a tipizálás módszertana.
Kopnova, E. D.: A nemzetközi kereskede- lem társadalmi és környezeti kockázatainak statisztikai elemzése az ún. virtuális vízfel- használás tükrében.
Golovchin, M. A.: A drogfüggőség terjedé- se miatt bekövetkezett társadalmi és gazdasági veszteségek Oroszország régióiban.
Gromyko, G. L. – Matyukhina, I. N.: A Gi- ni-index alkalmazása a gazdasági és statiszti- kai vizsgálatokban.
Shmoilova, R. A. – Platonova, T. Y.: Az át- lagszámítás módszertana a kereskedelmi ban- kok hiteltevékenységének elemzésében.
Ivanov, Y. N.: Nemzetközi konferencia a nemzeti számlák jövőbeni fejlesztési lehetősé- geiről.
A Nemzetközi Statisztikai Intézet 60. ülése.
Az ENSZ és az Európai Gazdasági Bizott- ság környezeti mutatókkal foglalkozó közös munkacsoportjának 10. ülése.
Vaganov, V. A. – Zavyalov, F. N.: A jaroszlavli statisztika 180 éve.
2015. ÉVI 10. SZÁM
Surinov, A. E.: A statisztikák előállításá- nak modernizálása Oroszországban.
Kitrar, L. A. et al.: A kibocsátási pálya nem megfigyelhető elemeinek azonosítása:
potenciális szint és eltérések.
Lola, I. S.: A kisvállalkozások gazdasági környezetének megfigyelése kompozit indiká- torok alapján.
Melikyan, A. V.: A felsőoktatási rendszer statisztikai megfigyelése a Központi szövetsé- gi körzetben.
Rafikova, N. T. – Valishina, N. R.: A zoná- lis feltételek gabonatermelésre gyakorolt hatása Baskíriában.
Smirnov, S. V.: Az orosz reálgazdaság idő- sora az 1920-as évek végétől 2014-ig.
Kovalev, S. Yu.: A termeléscsökkenési görbék szerepe az olajpala-tartalékok gazdasá- gi értékelésében.
Ryabushkin, B. T. – Korobov, V. N. – Aparin, N. S.: Statisztikatudományi és gyakor- lati problémák áttekintése az Orosz Tudomá- nyos Akadémia Orosz Tudósok Háza Statisz- tikai Szekciójának ülésein (2014–2015).
Polyakova, G. P.: Nyizsnyij Novgorod Te- rületi Statisztikai Hivatalának fejlődése és szerepe a régió társadalmi-gazdasági alakulá- sának formálásában.
2015. ÉVI 11. SZÁM
A big data hivatalos statisztikai alkalmazását vizsgáló nemzetközi munkacsoport jelentése.
Sergienko, Y. V. et al.: Az ipari növekedés tényezőinek struktúrája: lehetséges gazdaság- politikai hatások.
Polyakov, K. L. – Polyakova, M. V. – Samoylenko, S. V.: A tőkeszerkezet árupiaci vállalkozások hatékonyságára gyakorolt hatá- sának modellezése.
Tarasov, N. G. – Eryukova, I. D.: A mun- kaerő-teljesítmény kutatásának módszertani problémái az agrár kisvállalkozásoknál.
Rudakov, V. N.: A fiatalkori keresetek di- namikája az orosz munkaerőpiacon.
Danilova, I. A.: A haláloki idősorok össze- állításának egyes jellemzői Oroszországban.
Baranov, S. V. – Skufina, T. P.: A gazda- sági növekedés dinamikája és területi különb- ségei az Északnyugati szövetségi körzetben.
Beszélgetés V. L. Sokolinnal, a FÁK- országok Statisztikai Bizottságának vezetőjé- vel.
Plyshevskiy, B. P.: Oroszország inflációs rátája nemzetközi összehasonlításban.
2015. ÉVI 12. SZÁM
A 2016. évi tudományos és módszertani munka megszervezésével kapcsolatos orosz statisztikai hivatali tervek.
Berikov, V. B. – Belova, T. I. – Loseva, A.
V.: Az orosz régiókra vonatkozó tipológia stabilitáselemzése a pénzügyi függetlenség elérése szempontjából.
Bogachev, Y. S. – Vasilieva, L. V.: A hu- mántőke-újratermelés támogatásának intézmé- nyi kérdései.
Chekmareva, E. A. – Rossoshansky, A. I.:
A lakossági jövedelempolarizáció becslése eloszlásfüggvény-paraméterek alapján.
Kandilov, V. P. – Malysheva, T. V.: Az elektronikus háztartási napló mint információ- elemző rendszer.
Deruzhinskiy, G. V.: Milyennek tartja a modern társadalom a hivatalos statisztika intézményeit?
Eliseeva, I. I. – Ponomarenko, A. N. – Glinskiy, V. V.: Az orosz statisztikai hagyomá- nyok folytatása.
Glinskiy, V. V. et al.: Fuzzy neurális háló- zatok a környezetbiztonság értékelésében.
Gromyko, G. L. – Matyukhina, I. N.: Az Orosz Földrajzi Társaság 170 éves története és szerepe az orosz statisztika fejlődésében.
Tselishchev, A. V. – Petrova, I. P. – Miticheyeva, Y. A.: A hivatalos statisztika 95 éve Mariföldön.
A LENGYEL STATISZTIKAI FŐHIVATAL FOLYÓIRATA
2015. ÉVI 11. SZÁM
Leszczyńska-Luberek, O.: Az ESA 2010 hatása a kormányzati statisztikára.
Dehnel, G. – Kowalewski, J.: Adminisztratív források és rövid távú vállalkozásstatisztikák.
Wróblewska, W.: A halandóság halálokok szerinti változása a lengyel vajdaságokban.
Jabłoński, M.: Erdőterületek – a változás okai és az adatforrások egységessége.
Kłosiewicz-Górecka, U.: A lengyel kiske- reskedelmi hálózat területi különbözősége és változásai 2009 és 2013 között.
Józefowski, T. et al.: „A szegénység és a társadalmi kirekesztés mérése regionális és helyi szinten” konferencia.
Łazowska, B.: A XLIV. Lengyel Nemzeti Statisztikai Verseny.
2015. ÉVI 12. SZÁM
Marczuk, I.: A 2016. évi hivatalos statisz- tikai adatgyűjtési program.
Turczak, A. – Zwiech, P.: Jövedelmi egyenlőtlenségek vajdaságok szerint.
Dygaszewicz, J. – Podedworna, K.: A sta- tisztikai adatok iránti felhasználói igények megállapítása.
Bal-Domańska, B.: A hivatalos statisztika és a tudományos közösség együttműködése.
Kukuła, K.: Az áramtermelés dinamikája megújuló energiaforrások használata mellett.
Zalewska, E.: Érettségi eredmények össze- hasonlítása.
Chudy-Laskowska, K. – Wierzbińska, M.:
Különbségek a vajdaságok közúti infrastruktú- rájában.
Żurawicz, A.: A Lengyel Statisztikai Ta- nács tevékenysége 2015 első félévében.
Szulc, A.: Angus Deaton közgazdasági Nobel-díjas.
A NÉMET SZÖVETSÉGI STATISZTIKAI HIVATAL FOLYÓIRATA
2016. ÉVI 1. SZÁM
Räth, N. et al.: Bruttó hazai termék, 2015.
Linz, S. – Mehlhorn, P. – Wolf-Göbel, S.:
Új statisztikák az ipari megrendelésekről.
Hütter, A.: Teherszállítás Németországban, 2014-ben.
zur Nieden, F. – Rau, R. – Luy, M.: Halan- dósági táblák 2010/12 – új megközelítés a halálozási valószínűségek simítására és extra- polációjára.
Buschle, N. – Haider, C.: Magán felsőok- tatási intézmények Németországban.
Dumpert, F. – von Eschwege, K. – Beck, M.: SVM-ek (support vector machines – tá- masztóvektorok) alkalmazása a vállalkozások szektorok szerinti besorolásában.
Troost, C.: A Sváb Jura-hegység mező- gazdasági termelésének mikroszimulációja.
