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统计方法与应用

英文名称:Statistical Methods And Applications   国际简称:STAT METHOD APPL-GER
《Statistical Methods And Applications》杂志由Springer Berlin Heidelberg出版社出版,本刊创刊于1992年,发行周期Tri-annual,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
1618-2510
ISSN
1613-981X
E-ISSN
预计审稿速度: 12周,或约稿
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

统计方法与应用杂志简介

出版商:Springer Berlin Heidelberg
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:GERMANY
是否预警:

是否OA:未开放

出版周期:Tri-annual
出版年份:1992
中文名称:统计方法与应用

统计方法与应用(国际简称STAT METHOD APPL-GER,英文名称Statistical Methods And Applications)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自1992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Italy、USA、CHINA MAINLAND、Canada、England、GERMANY (FED REP GER)、South Korea、Brazil、Spain、France等国家和地区的研究者在《Statistical Methods And Applications》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27篇、2015年:发表文章27篇、2016年:发表文章32篇、2017年:发表文章29篇、2018年:发表文章41篇、2019年:发表文章29篇、2020年:发表文章81篇、2021年:发表文章50篇、2022年:发表文章58篇、2023年:发表文章57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。《Statistical Methods And Applications》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:1.1
  • Gold OA文章占比:50.91%
  • CiteScore:1.7
  • 年发文量:57
  • 开源占比:0.3122
  • SJR指数:0.414
  • H-index:24
  • SNIP指数:0.901
  • OA被引用占比:0.1052...
  • 出版国人文章占比:0.05

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:STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q3 85 / 168

49.7%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q3 96 / 168

43.15%

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 4区
STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论
4区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
1.7 0.414 0.901
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Decision Sciences 小类:Statistics, Probability and Uncertainty Q3 98 / 168

41%

大类:Decision Sciences 小类:Statistics and Probability Q3 162 / 278

41%

学术指标分析

影响因子和CiteScore
Created with Highcharts 4.2.6影响因子CiteScore影响因子CiteScore2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年2023年00.511.522.500.511.522.5
自引率
Created with Highcharts 4.2.6自引率9.60007.66.209.1自引率2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年2023年02.557.51012.5

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 COMPUT STAT DATA AN 38
2 J AM STAT ASSOC 38
3 BIOMETRICS 29
4 BIOMETRIKA 28
5 ANN STAT 24
6 COMMUN STAT-THEOR M 19
7 J MULTIVARIATE ANAL 18
8 J R STAT SOC B 18
9 STAT MED 17
10 J STAT PLAN INFER 14
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 ADV DATA ANAL CLASSI 13
2 STAT METHOD APPL-GER 13
3 COMPUT STAT DATA AN 11
4 J APPL STAT 11
5 COMPUTATION STAT 9
6 COMMUN STAT-THEOR M 7
7 SUSTAINABILITY-BASEL 7
8 TEST-SPAIN 7
9 COMMUN STAT-SIMUL C 6
10 REMOTE SENS-BASEL 6

高引用文章

  • The class of cub models: statistical foundations, inferential issues and empirical evidence引用次数:7
  • On score vector- and residual-based CUSUM tests in ARMA-GARCH models引用次数:6
  • Multivariate ordinal regression models: an analysis of corporate credit ratings引用次数:5
  • Functional data analysis: local linear estimation of the L1-conditional quantiles引用次数:4
  • Random forest-based approach for physiological functional variable selection for driver's stress level classification引用次数:4
  • On Wald tests for differential item functioning detection引用次数:3
  • The power of monitoring: how to make the most of a contaminated multivariate sample引用次数:3
  • Objective Bayesian analysis for the multivariate skew-t model引用次数:3
  • Multiplicative bias correction for discrete kernels引用次数:3
  • Nonparametric Bayesian inference in applications引用次数:3
免责声明

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