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Statistical Methods And Applications
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Statistical Methods And Applications SCIE

統(tǒng)計(jì)方法與應(yīng)用雜志

中科院分區(qū)：4區(qū) JCR分區(qū)：Q3 預(yù)計(jì)審稿周期： 12周，或約稿

《Statistical Methods And Applications》是一本由Springer Berlin Heidelberg出版商出版的數(shù)學(xué)國(guó)際刊物，國(guó)際簡(jiǎn)稱(chēng)為STAT METHOD APPL-GER，中文名稱(chēng)統(tǒng)計(jì)方法與應(yīng)用。該刊創(chuàng)刊于1992年，出版周期為T(mén)ri-annual。 《Statistical Methods And Applications》2023年影響因子為1.1，被收錄于國(guó)際知名權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)SCIE。

ISSN：1618-2510
研究方向：數(shù)學(xué)-統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論
是否預(yù)警：否
E-ISSN：1613-981X
出版地區(qū)：GERMANY
Gold OA文章占比：50.91%
語(yǔ)言：English
是否OA：未開(kāi)放
OA被引用占比：0.1052...
出版商：Springer Berlin Heidelberg
出版周期：Tri-annual
影響因子：1.1
創(chuàng)刊時(shí)間：1992
年發(fā)文量：57
雜志簡(jiǎn)介 中科院分區(qū) JCR分區(qū) CiteScore 發(fā)文統(tǒng)計(jì) 通訊方式 相關(guān)雜志 期刊導(dǎo)航

Statistical Methods And Applications 雜志簡(jiǎn)介

《Statistical Methods And Applications》重點(diǎn)專(zhuān)注發(fā)布數(shù)學(xué)-統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論領(lǐng)域的新研究，旨在促進(jìn)和傳播該領(lǐng)域相關(guān)的新技術(shù)和新知識(shí)。鼓勵(lì)該領(lǐng)域研究者詳細(xì)地發(fā)表他們的高質(zhì)量實(shí)驗(yàn)研究和理論結(jié)果。該雜志創(chuàng)刊至今，在數(shù)學(xué)-統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論領(lǐng)域，有較高影響力，對(duì)來(lái)稿文章質(zhì)量要求較高，稿件投稿過(guò)審難度較大。歡迎廣大同領(lǐng)域研究者投稿該雜志。

Statistical Methods And Applications 雜志中科院分區(qū)

中科院SCI分區(qū)數(shù)據(jù)
中科院SCI期刊分區(qū)（2023年12月升級(jí)版）
大類(lèi)學(xué)科 分區(qū) 小類(lèi)學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
數(shù)學(xué) 4區(qū) STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論 4區(qū) 否 否
中科院SCI期刊分區(qū)（2022年12月升級(jí)版）
大類(lèi)學(xué)科 分區(qū) 小類(lèi)學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
數(shù)學(xué) 4區(qū) STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論 4區(qū) 否 否
中科院SCI期刊分區(qū)（2021年12月舊的升級(jí)版）
大類(lèi)學(xué)科 分區(qū) 小類(lèi)學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
數(shù)學(xué) 4區(qū) STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論 4區(qū) 否 否
中科院SCI期刊分區(qū)（2021年12月基礎(chǔ)版）
大類(lèi)學(xué)科 分區(qū) 小類(lèi)學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
數(shù)學(xué) 4區(qū) STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論 4區(qū) 否 否
中科院SCI期刊分區(qū)（2021年12月升級(jí)版）
大類(lèi)學(xué)科 分區(qū) 小類(lèi)學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
數(shù)學(xué) 4區(qū) STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論 4區(qū) 否 否
中科院SCI期刊分區(qū)（2020年12月舊的升級(jí)版）
大類(lèi)學(xué)科 分區(qū) 小類(lèi)學(xué)科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
數(shù)學(xué) 4區(qū) STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論 4區(qū) 否 否
中科院分區(qū)趨勢(shì)圖
影響因子趨勢(shì)圖

中科院JCR分區(qū)：中科院JCR期刊分區(qū)（又稱(chēng)分區(qū)表、分區(qū)數(shù)據(jù)）是中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心世界科學(xué)前沿分析中心的科學(xué)研究成果，是衡量學(xué)術(shù)期刊影響力的一個(gè)重要指標(biāo)，一般而言，發(fā)表在1區(qū)和2區(qū)的SCI論文，通常被認(rèn)為是該學(xué)科領(lǐng)域的比較重要的成果。

影響因子：是湯森路透(Thomson Reuters)出品的期刊引證報(bào)告(Journal Citation Reports,JCR)中的一項(xiàng)數(shù)據(jù)，現(xiàn)已成為國(guó)際上通用的期刊評(píng)價(jià)指標(biāo)，不僅是一種測(cè)度期刊有用性和顯示度的指標(biāo)，而且也是測(cè)度期刊的學(xué)術(shù)水平，乃至論文質(zhì)量的重要指標(biāo)。

Statistical Methods And Applications 雜志JCR分區(qū)

Web of Science 數(shù)據(jù)庫(kù)（2023-2024年最新版）
按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科：STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q3 85 / 168

49.7%
按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學(xué)科：STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q3 96 / 168

43.15%

Statistical Methods And Applications CiteScore 評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)（2024年最新版）

  • CiteScore：1.7
  • SJR：0.414
  • SNIP：0.901

CiteScore 排名

學(xué)科類(lèi)別 分區(qū) 排名 百分位
大類(lèi)：Decision Sciences 小類(lèi)：Statistics, Probability and Uncertainty Q3 98 / 168

41%
大類(lèi)：Decision Sciences 小類(lèi)：Statistics and Probability Q3 162 / 278

41%
CiteScore趨勢(shì)圖
年發(fā)文量趨勢(shì)圖

CiteScore：是由Elsevier2016年發(fā)布的一個(gè)評(píng)價(jià)學(xué)術(shù)期刊質(zhì)量的指標(biāo)，該指標(biāo)是指期刊發(fā)表的單篇文章平均被引用次數(shù)。CiteScore和影響因子的作用是一樣的，都是可以體現(xiàn)期刊質(zhì)量的重要指標(biāo)，給選刊的作者了解期刊水平提供幫助。

Statistical Methods And Applications 雜志發(fā)文統(tǒng)計(jì)

文章名稱(chēng)引用次數(shù)

  • The class of cub models: statistical foundations, inferential issues and empirical evidence7
  • On score vector- and residual-based CUSUM tests in ARMA-GARCH models6
  • Multivariate ordinal regression models: an analysis of corporate credit ratings5
  • Functional data analysis: local linear estimation of the L1-conditional quantiles4
  • Random forest-based approach for physiological functional variable selection for driver's stress level classification4
  • On Wald tests for differential item functioning detection3
  • The power of monitoring: how to make the most of a contaminated multivariate sample3
  • Objective Bayesian analysis for the multivariate skew-t model3
  • Multiplicative bias correction for discrete kernels3
  • Nonparametric Bayesian inference in applications3

國(guó)家/地區(qū)發(fā)文量

  • Italy77
  • USA22
  • CHINA MAINLAND10
  • Canada8
  • England7
  • GERMANY (FED REP GER)7
  • South Korea7
  • Brazil6
  • Spain6
  • France5

機(jī)構(gòu)發(fā)文發(fā)文量

  • SAPIENZA UNIVERSITY ROME10
  • UNIVERSITY OF MILANO-BICOCCA10
  • UNIVERSITY OF PADUA7
  • UNIVERSITY OF BOLOGNA5
  • UNIVERSITY OF FLORENCE5
  • SEOUL NATIONAL UNIVERSITY (SNU)4
  • UNIVERSITY OF NAPLES FEDERICO II4
  • UNIVERSITY OF ROME TOR VERGATA4
  • UNIVERSITY OF SANNIO4
  • BANCA ITALIA3

Statistical Methods And Applications 雜志社通訊方式

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