Magyar
Toggle navigation
Tudóstér
Magyar
Tudóstér
Keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Böngészés
Saját polc tartalma
(
0
)
Korábbi keresések
CCL parancs
CCL
Összesen 2 találat.
#/oldal:
12
36
60
120
Rövid
Hosszú
MARC
Részletezés:
Rendezés:
Szerző növekvő
Szerző csökkenő
Cím növekvő
Cím csökkenő
Dátum növekvő
Dátum csökkenő
1.
001-es BibID:
BIBFORM099896
035-os BibID:
(cikkazonosító)766 (WoS)000755287400001 (Scopus)85123028297
Első szerző:
Ogundele Lasun Tunde
Cím:
Sources and Sectoral Trend Analysis of CO2 Emissions Data in Nigeria Using a Modified Mann-Kendall and Change Point Detection Approaches / Ogundele Lasun Tunde, Okunlola Oluyemi Adewole, Mohannad Alobid, István Szűcs, Yacouba Kassouri
Dátum:
2022
ISSN:
1996-1073
Tárgyszavak:
Műszaki tudományok
Agrárműszaki tudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:
Energies. - 15 : 3 (2022), p. 1-12. -
További szerzők:
Okunlola Oluyemi Adewole
Alobid, Mohannad (1988-) (economist)
Szűcs István (1968-) (agrárközgazdász)
Kassouri, Yacouba
Pályázati támogatás:
EFOP-3.6.3-VEKOP-16-2017- 00007
EFOP
Internet cím:
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
DOI
Szerző által megadott URL
Borító:
Saját polcon:
2.
001-es BibID:
BIBFORM098775
035-os BibID:
(cikkazonosító)16848 (WOS)000686768700106 (Scopus)85113195353
Első szerző:
Okunlola Oluyemi Adewole
Cím:
Spatial regression and geostatistics discourse with empirical application to precipitation data in Nigeria / Oluyemi A. Okunlola, Mohannad Alobid, Olusanya E. Olubusoye, Kayode Ayinde, Adewale F. Lukman, István Szűcs
Dátum:
2021
ISSN:
2045-2322
Megjegyzések:
In this study, we propose a robust approach to handling geo-referenced data and discuss its statistical analysis. The linear regression model has been found inappropriate in this type of study. This motivates us to redefine its error structure to incorporate the spatial components inherent in the data into the model. Therefore, four spatial models emanated from the re-definition of the error structure. We fitted the spatial and the non-spatial linear model to the precipitation data and compared their results. All the spatial models outperformed the non-spatial model. The Spatial Autoregressive with additional autoregressive error structure (SARAR) model is the most adequate among the spatial models. Furthermore, we identified the hot and cold spot locations of precipitation and their spatial distribution in the study area.
Tárgyszavak:
Társadalomtudományok
Közgazdaságtudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Mathematics and computing
Environmental social sciences
Climate sciences
Megjelenés:
Scientific Reports. - 11 : 1 (2021), p. 1-14. -
További szerzők:
Alobid, Mohannad (1988-) (economist)
Olubusoye, Olusanya E.
Ayinde, Kayode
Lukman, Adewale F.
Szűcs István (1968-) (agrárközgazdász)
Pályázati támogatás:
EFOP-3.6.3-VEKOP-16-2017-00007
EFOP
Internet cím:
Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
Rekordok letöltése
1
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27
© 2023
Monguz kft.
Minden jog fenntartva.