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Grace Wahba

1965–2018 年に発表

63
論文数
29,546
被引用数
44
h 指数
58
i10 指数

被引用数

Grace Wahba の年別被引用数1971 年: 被引用 1 件1972 年: 被引用 4 件1973 年: 被引用 3 件1974 年: 被引用 6 件1975 年: 被引用 15 件1976 年: 被引用 7 件1977 年: 被引用 16 件1978 年: 被引用 36 件1979 年: 被引用 22 件1980 年: 被引用 12 件1981 年: 被引用 22 件1982 年: 被引用 20 件1983 年: 被引用 45 件1984 年: 被引用 51 件1985 年: 被引用 56 件1986 年: 被引用 59 件1987 年: 被引用 52 件1988 年: 被引用 61 件1989 年: 被引用 71 件1990 年: 被引用 97 件1991 年: 被引用 129 件1992 年: 被引用 92 件1993 年: 被引用 139 件1994 年: 被引用 146 件1995 年: 被引用 129 件1996 年: 被引用 161 件1997 年: 被引用 147 件1998 年: 被引用 198 件1999 年: 被引用 189 件2000 年: 被引用 194 件2001 年: 被引用 232 件2002 年: 被引用 263 件2003 年: 被引用 253 件2004 年: 被引用 323 件2005 年: 被引用 360 件2006 年: 被引用 437 件2007 年: 被引用 402 件2008 年: 被引用 415 件2009 年: 被引用 467 件2010 年: 被引用 455 件2011 年: 被引用 445 件2012 年: 被引用 416 件2013 年: 被引用 426 件2014 年: 被引用 465 件2015 年: 被引用 463 件2016 年: 被引用 387 件2017 年: 被引用 376 件2018 年: 被引用 467 件2019 年: 被引用 471 件2020 年: 被引用 556 件2021 年: 被引用 538 件2022 年: 被引用 318 件2023 年: 被引用 277 件2024 年: 被引用 261 件2025 年: 被引用 181 件2026 年: 被引用 42 件2027 年: 被引用 1 件

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図アメリカ合衆国: 引用元論文 2,975 件、この内訳の 29.6%中国: 引用元論文 1,045 件、この内訳の 10.4%イギリス: 引用元論文 609 件、この内訳の 6%ドイツ: 引用元論文 603 件、この内訳の 6%フランス: 引用元論文 579 件、この内訳の 5.7%イタリア: 引用元論文 429 件、この内訳の 4.3%オーストラリア: 引用元論文 385 件、この内訳の 3.8%カナダ: 引用元論文 360 件、この内訳の 3.6%日本: 引用元論文 267 件、この内訳の 2.6%スペイン: 引用元論文 194 件、この内訳の 1.9%香港: 引用元論文 189 件、この内訳の 1.9%スイス: 引用元論文 168 件、この内訳の 1.7%
0%29.6%その他 22.5%

機関

分野

  • Computer Science36.9%
  • Engineering22.2%
  • Mathematics16.9%
  • Medicine4%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology3.8%
  • Environmental Science3.1%
  • その他13.1%

トピック

  • Statistical Methods and Inference4.4%
  • Sparse and Compressive Sensing Techniques3.3%
  • Face and Expression Recognition3.3%
  • Neural Networks and Applications3.1%
  • Image and Signal Denoising Methods2.7%
  • Advanced Statistical Methods and Models2.4%
  • その他80.8%

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  1. Spline Models for Observational Data

    著者: Grace Wahba - Society for Industrial and Applied Mathematics eBooks 1990 被引用: 3,817

  2. Generalized cross-validation as a method for choosing a good ridge parameter

    著者: Gene H. Golub, Michael Heath, Grace Wahba - Technometrics, Milestones in Matrix Computation 1979 被引用: 3,770

  3. Smoothing noisy data with spline functions

    著者: Peter G. Craven, Grace Wahba - Numerische Mathematik 1978 被引用: 3,395

  4. A Least Squares Estimate of Satellite Attitude

    著者: Grace Wahba - SIAM Review 1965 被引用: 1,111

  5. Some results on Tchebycheffian spline functions

    著者: George Kimeldorf, Grace Wahba - Journal of Mathematical Analysis and Applications 1971 被引用: 1,255

  6. A Correspondence Between Bayesian Estimation on Stochastic Processes and Smoothing by Splines

    著者: George Kimeldorf, Grace Wahba - The Annals of Mathematical Statistics 1970 被引用: 959

  7. Multivariate Bernoulli distribution

    著者: Bin Dai, Shilin Ding, Grace Wahba - Bernoulli 2013 被引用: 147

  8. Spline Interpolation and Smoothing on the Sphere

    著者: Grace Wahba - SIAM Journal on Scientific and Statistical Computing 1981 被引用: 395

  9. Multivariate Bernoulli Distribution 1

    著者: Bin Dai, Shilin Ding, Grace Wahba, Bin Dai, Shilin Ding, Grace Wahba - http://www.stat.wisc.edu/~wahba/ftp1/tr1170.pdf 2012 被引用: 177

  10. Spline Models for Observational Data.

    著者: Hans‐Georg Müller, Grace Wahba - Journal of the American Statistical Association 1991 被引用: 5,062

  11. Smoothing noisy data with spline functions

    著者: Grace Wahba - Numerische Mathematik 1975 被引用: 1,473

  12. Support Vector Machines for Classification in Nonstandard Situations

    著者: Yi Lin, Yoonkyung Lee, Grace Wahba - Machine Learning, Mach. Learn. 2000 被引用: 348

  13. Multicategory Support Vector Machines

    著者: Yoonkyung Lee, Yi Lin, Grace Wahba - Journal of the American Statistical Association 2004 被引用: 754

  14. A Comparison of GCV and GML for Choosing the Smoothing Parameter in the Generalized Spline Smoothing Problem

    著者: Grace Wahba - The Annals of Statistics 1985 被引用: 530

  15. Statistical tests and identifiability conditions for pooling and analyzing multisite datasets

    著者: Hao Zhou, Vikas Singh, Sterling C. Johnson, Grace Wahba, the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative, Adam Fleisher, Adrian Preda, Aimee Pierce, Akiva Mintz, Alan J. Lerner, Alexander Norbash, Allan I. Levey, Allyson Rosen, Amanda Smith, Anaztasia Ulysse, Andrew E. Budson, Andrew J. Saykin, Andrew Kertesz, Angela Oliver, Ann Marie Hake, Anna Burke, Ansgar J. Furst, Antero Sarrael, Anton P. Porsteinsson, Arthur W. Toga, Ashley Lamb, Athena Lee, Balebail Ashok Raj, Barton Lane, Beatriz Yáñez‐Rivera, Beau M. Ances, Benita Mudge, Berkeley, Betty Lind, Bojana Stefanovic, Bonnie S. Goldstein, Bonnie S. Goldstein, Borna Bonakdarpour, Brandy R. Matthews, Bret Borowski, Brian R. Ott, Brigid Reynolds, Bruce L. Miller, Bryan M. Spann, Carl Sadowsky, Chad Ward, Charles Bernick, Charles D. Smith, Charles DeCArli, Chet Mathis, Chiadi Onyike, Chris Heyn, Chris Hosein, Christi Leach, Christine M. Belden, Christopher H. van Dyck, Christopher Clark, Chuang‐Kuo Wu, Clifford R. Jack, Colleen S. Albers, Connie Brand, Courtney Bodge, Craig Nelson, Curtis Tatsuoka, Cynthia M. Carlsson, Dana Mathews, Dana Nguyen, Daniel Catalinotto, Daniel D’Agostino, Daniel Silverman, Daniel Marson, Daniel Varon, Danielle Harvey, Dariella Fernandez, David A. Wolk, David Bachman, David Bickford, David Clark, David Geldmacher, David M. Hart, David M. Holtzman, David T. Jones, David S. Knopman, David C. Perry, David Winkfield, Debra Fleischman, Del D. Miller, Denise A. Reyes, Devon Gessert, Devon Gessert, Diana Kerwin, Dick Drost, Dino Massoglia, Donna M. Simpson, Donna Munic, Douglas W. Scharre, Dzintra Celmins, Earl A. Zimmerman, Edmond Teng, Edward Coleman ほか 287 名 - National Academy of Sciences, Proceedings of the National Academy of Sciences 2018 被引用: 39

  16. Practical Approximate Solutions to Linear Operator Equations When the Data are Noisy

    著者: Grace Wahba - SIAM Journal on Numerical Analysis 1977 被引用: 814

  17. Bayesian “Confidence Intervals” for the Cross-Validated Smoothing Spline

    著者: Grace Wahba - Journal of the Royal Statistical Society Series B (Statistical Methodology) 1983 被引用: 642

  18. Improper Priors, Spline Smoothing and the Problem of Guarding Against Model Errors in Regression

    著者: Grace Wahba - Journal of the Royal Statistical Society Series B (Statistical Methodology) 1978 被引用: 566

  19. A Completely Automatic French Curve: Fitting Spline Functions by Cross Validation

    著者: Grace Wahba, Svante Wold - Communications in Statistics 1975 被引用: 366

  20. Soft and hard classification by reproducing kernel Hilbert space methods

    著者: Grace Wahba - National Academy of Sciences, Proceedings of the National Academy of Sciences 2002 被引用: 95

  21. A NOTE ON THE LASSO AND RELATED PROCEDURES IN MODEL SELECTION

    著者: Chenlei Leng, Yi Lin, Grace Wahba - 2006 被引用: 262

  22. Support Vector Machines, Reproducing Kernel Hilbert Spaces, and Randomized GACV

    著者: Grace Wahba - The MIT Press eBooks 1998 被引用: 317

  23. Automatic Smoothing of the Log Periodogram

    著者: Grace Wahba - Journal of the American Statistical Association 1980 被引用: 235

  24. Minimizing GCV/GML Scores with Multiple Smoothing Parameters via the Newton Method

    著者: Chong Gu, Grace Wahba - SIAM Journal on Scientific and Statistical Computing, SIAM J. Sci. Comput. 1991 被引用: 187