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当前位置: 首页 SCI 杂志 中科院 3区 计算统计和数据分析(Computational Statistics & Data Analysis)(非官网)

计算统计和数据分析

英文名称:Computational Statistics & Data Analysis   国际简称:COMPUT STAT DATA AN
《Computational Statistics & Data Analysis》杂志由Elsevier出版社出版,本刊创刊于1983年,发行周期Monthly,每期杂志都汇聚了全球数学领域的最新研究成果,包括原创论文、综述文章、研究快报等多种形式,内容涵盖了数学的各个方面,为读者提供了全面而深入的学术视野,为数学-STATISTICS & PROBABILITY事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
数学
大类学科
0167-9473
ISSN
1872-7352
E-ISSN
预计审稿速度: 较快,2-4周
杂志简介 期刊指数 WOS分区 中科院分区 CiteScore 学术指标 高引用文章

计算统计和数据分析杂志简介

出版商:Elsevier
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:NETHERLANDS
是否预警:

是否OA:未开放

出版周期:Monthly
出版年份:1983
中文名称:计算统计和数据分析

计算统计和数据分析(国际简称COMPUT STAT DATA AN,英文名称Computational Statistics & Data Analysis)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自1983年创刊以来,始终站在数学研究的前沿。该期刊致力于发表在数学领域各个方面达到最高科学标准和具有重要性的研究成果。全面反映该学科的发展趋势,为数学事业的进步提供了有力的支撑。期刊严格遵循职业道德标准,对于任何形式的抄袭行为,无论是文字还是图形,一旦查实,均可能导致稿件被拒绝。

近年来,来自USA、CHINA MAINLAND、England、Canada、GERMANY (FED REP GER)、Australia、Italy、South Korea、France、Taiwan等国家和地区的研究者在《Computational Statistics & Data Analysis》上发表了大量的高质量文章。该期刊内容丰富,包括原创研究、综述文章、专题观点、论文预览、专家意见等多种类型,旨在为全球该领域研究者提供广泛的学术交流平台和灵感来源。

在过去几年中,该期刊保持了稳定的发文量和综述量,具体数据如下:

2014年:发表文章338篇、2015年:发表文章144篇、2016年:发表文章248篇、2017年:发表文章185篇、2018年:发表文章160篇、2019年:发表文章150篇、2020年:发表文章167篇、2021年:发表文章222篇、2022年:发表文章132篇、2023年:发表文章134篇。这些数据反映了期刊在全球数学领域的影响力和活跃度,同时也展示了其作为学术界和工业界研究人员首选资源的地位。《Computational Statistics & Data Analysis》将继续致力于推动数学领域的知识传播和科学进步,为全球数学问题的解决贡献力量。

期刊指数

  • 影响因子:1.5
  • 文章自引率:0.0555...
  • Gold OA文章占比:25.33%
  • CiteScore:3.7
  • 年发文量:134
  • 开源占比:0.0862
  • SJR指数:1.008
  • H-index:93
  • SNIP指数:1.42
  • OA被引用占比:0.0678...
  • 出版国人文章占比:0.2

WOS期刊SCI分区(2023-2024年最新版)

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q3 126 / 169

25.7%

学科:STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q2 43 / 168

74.7%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q3 86 / 169

49.41%

学科:STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q2 60 / 168

64.58%

中科院分区表

中科院SCI期刊分区 2023年12月升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
数学 3区
STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用
3区 4区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
3.7 1.008 1.42
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Statistics and Probability Q1 56 / 278

80%

大类:Mathematics 小类:Applied Mathematics Q2 166 / 635

73%

大类:Mathematics 小类:Computational Mathematics Q2 63 / 189

66%

大类:Mathematics 小类:Computational Theory and Mathematics Q2 64 / 176

63%

学术指标分析

影响因子和CiteScore
自引率

影响因子:指某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率,是衡量学术期刊影响力的一个重要指标。影响因子越高,代表着期刊的影响力越大 。

CiteScore:该值越高,代表该期刊的论文受到更多其他学者的引用,因此该期刊的影响力也越高。

自引率:是衡量期刊质量和影响力的重要指标之一。通过计算期刊被自身引用的次数与总被引次数的比例,可以反映期刊对于自身研究内容的重视程度以及内部引用的情况。

年发文量:是衡量期刊活跃度和研究产出能力的重要指标,年发文量较多的期刊可能拥有更广泛的读者群体和更高的学术声誉,从而吸引更多的优质稿件。

期刊互引关系
序号 引用他刊情况 引用次数
1 J AM STAT ASSOC 441
2 ANN STAT 339
3 COMPUT STAT DATA AN 222
4 J R STAT SOC B 218
5 BIOMETRIKA 201
6 BIOMETRICS 140
7 STAT SINICA 102
8 STAT MED 98
9 J MULTIVARIATE ANAL 96
10 J COMPUT GRAPH STAT 84
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 COMPUT STAT DATA AN 222
2 COMMUN STAT-SIMUL C 139
3 COMMUN STAT-THEOR M 128
4 IEEE ACCESS 123
5 J STAT COMPUT SIM 122
6 J APPL STAT 112
7 J MULTIVARIATE ANAL 112
8 STAT MED 101
9 COMPUTATION STAT 91
10 ADV DATA ANAL CLASSI 81

高引用文章

  • A note on the validity of cross-validation for evaluating autoregressive time series prediction引用次数:44
  • Optimal QR-based estimation in partially linear regression models with correlated errors using GCV criterion引用次数:14
  • Semiparametric regression analysis of clustered survival data with semi-competing risks引用次数:8
  • Jackknife empirical likelihood method for multiply robust estimation with missing data引用次数:8
  • Directional outlyingness for multivariate functional data引用次数:8
  • Ensemble decision forest of RBF networks via hybrid feature clustering approach for high-dimensional data classification引用次数:7
  • A novel variational Bayesian method for variable selection in logistic regression models引用次数:7
  • A goodness-of-fit test for variable-adjusted models引用次数:7
  • Parameter change tests for ARMA-GARCH models引用次数:7
  • Manly transformation in finite mixture modeling引用次数:7
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