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当前位置: 首页 SCI 杂志 中科院 2区 统计与计算(Statistics And Computing)(非官网)

统计与计算

英文名称:Statistics And Computing   国际简称:STAT COMPUT
《Statistics And Computing》杂志由Springer US出版社出版,本刊创刊于1991年,发行周期Quarterly,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-COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
数学
大类学科
0960-3174
ISSN
1573-1375
E-ISSN
预计审稿速度: 较慢,6-12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

统计与计算杂志简介

出版商:Springer US
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:Quarterly
出版年份:1991
中文名称:统计与计算

统计与计算(国际简称STAT COMPUT,英文名称Statistics And Computing)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自1991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England、USA、France、GERMANY (FED REP GER)、Australia、Italy、Spain、Singapore、CHINA MAINLAND、Japan等国家和地区的研究者在《Statistics And Computing》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74篇、2015年:发表文章84篇、2016年:发表文章84篇、2017年:发表文章99篇、2018年:发表文章74篇、2019年:发表文章78篇、2020年:发表文章99篇、2021年:发表文章82篇、2022年:发表文章109篇、2023年:发表文章141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。《Statistics And Computing》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:1.6
  • 文章自引率:0.0454...
  • Gold OA文章占比:48.80%
  • CiteScore:3.2
  • 年发文量:141
  • 开源占比:0.4276
  • SJR指数:0.923
  • H-index:61
  • SNIP指数:1.413
  • OA被引用占比:0.3944...
  • 出版国人文章占比:0.03

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, THEORY & METHODS SCIE Q2 69 / 143

52.1%

学科:STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q1 38 / 168

77.7%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q2 52 / 143

63.99%

学科:STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q2 48 / 168

71.73%

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 2区
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法 STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论
2区 2区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
3.2 0.923 1.413
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Statistics and Probability Q2 74 / 278

73%

大类:Mathematics 小类:Statistics, Probability and Uncertainty Q2 52 / 168

69%

大类:Mathematics 小类:Theoretical Computer Science Q2 58 / 130

55%

大类:Mathematics 小类:Computational Theory and Mathematics Q2 79 / 176

55%

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 119
2 STAT COMPUT 106
3 J R STAT SOC B 105
4 ANN STAT 90
5 BIOMETRIKA 86
6 J MACH LEARN RES 59
7 COMPUT STAT DATA AN 56
8 J COMPUT GRAPH STAT 49
9 J STAT SOFTW 32
10 BIOMETRICS 30
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 STAT COMPUT 106
2 IEEE ACCESS 93
3 COMPUT STAT DATA AN 84
4 J COMPUT GRAPH STAT 53
5 ADV DATA ANAL CLASSI 52
6 STAT MED 39
7 COMPUTATION STAT 37
8 SCI REP-UK 37
9 J APPL STAT 33
10 J MULTIVARIATE ANAL 31

高引用文章

  • A note on using the F-measure for evaluating record linkage algorithms引用次数:19
  • Dynamic nested sampling: an improved algorithm for parameter estimation and evidence calculation引用次数:13
  • Bayesian Additive Regression Trees using Bayesian model averaging引用次数:11
  • Learning Bayesian networks from big data with greedy search: computational complexity and efficient implementation引用次数:9
  • An approach for finding fully Bayesian optimal designs using normal-based approximations to loss functions引用次数:9
  • Likelihood-free inference via classification引用次数:9
  • Control variates for stochastic gradient MCMC引用次数:8
  • Gradient boosting for distributional regression: faster tuning and improved variable selection via noncyclical updates引用次数:7
  • Gaussian variational approximation with sparse precision matrices引用次数:6
  • Large-scale kernel methods for independence testing引用次数:6
若用户需要出版服务,请联系出版商:SPRINGER, VAN GODEWIJCKSTRAAT 30, DORDRECHT, NETHERLANDS, 3311 GZ。