Rezultati

eNauka >  Rezultati >  Predicting PM2.5, PM10, SO2, NO2, NO and CO Air Pollutant Values with Linear Regression in R Language
Naziv: Predicting PM2.5, PM10, SO2, NO2, NO and CO Air Pollutant Values with Linear Regression in R Language
Autori: Kazi, Zoltan  ; Filip, Snezana  ; Kazi, Ljubica  
Godina: 2023
Publikacija: APPLIED SCIENCES-BASEL
ISSN: 2076-3417 Applied Sciences-Basel Pretraži identifikator
Tip rezultata: Naučni članak
Kolacija: vol. 13 br. 6 str. 1-16
DOI: 10.3390/app13063617
WoS-ID: 000955014900001
Scopus-ID: 2-s2.0-85151553044
URI: https://enauka.gov.rs/handle/123456789/798178
URL: https://www.mdpi.com/2076-3417/13/6/3617
https://www.researchgate.net/publication/369213981_Predicting_PM25_PM10_SO2_NO2_NO_and_CO_Air_Pollutant_Values_with_Linear_Regression_in_R_Language
https://www.semanticscholar.org/paper/Predicting-PM2.5%2C-PM10%2C-SO2%2C-NO2%2C-NO-and-CO-Air-in-Kazi-Filip/50683c379a9bdd6492165059f24bd7f5da21c745
Izvor metapodataka: (Preuzeto iz Nasi u WoS)
M-kategorija: 
21M21 - Vodeći međunarodni časopis kategorije M21

16
SCOPUSTM
12
WEB OF SCIENCETM
Alt metrika
Dimensions
Unpaywall

Rezultati na eNauka su zaštićeni autorskim pravima i sva prava su zadržana, osim ako nije drugačije naznačeno.