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Mathematical Methods Of Statistics

评价信息:

影响因子:0.8

年发文量:14

统计数学方法 SCIE

Mathematical Methods Of Statistics

《统计数学方法》(Mathematical Methods Of Statistics)是一本以STATISTICS & PROBABILITY综合研究为特色的国际期刊。该刊由Pleiades Publishing出版商刊期4 issues per year。该刊已被国际重要权威数据库SCIE收录。期刊聚焦STATISTICS & PROBABILITY领域的重点研究和前沿进展,及时刊载和报道该领域的研究成果,致力于成为该领域同行进行快速学术交流的信息窗口与平台。该刊2023年影响因子为0.8。CiteScore指数值为0.6。

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期刊简介预计审稿时间:

Mathematical Methods of Statistics is an internationally renowned peer-reviewed journal that focuses on the mathematical foundations of statistical theory. This journal is committed to providing a high-quality publishing platform for academia and industry, mainly publishing rigorously proven original research papers that delve into the mathematical principles of statistics and promote cutting-edge developments in statistical theory and methods. In addition to research papers, journals occasionally publish review articles that provide in-depth analysis and insights into specific statistical issues, promoting academic discussion and understanding of statistical theory.

This journal attaches great importance to theoretical innovation in statistical application papers, encouraging contributors to reveal and develop new statistical methods while solving practical problems. In this way, the magazine not only pushes the boundaries of statistical theory, but also promotes the application of statistical methods in various disciplines, including but not limited to economics, biology, medicine, engineering, and social sciences. As a forefront of statistical research, it provides a channel for the study of advanced statistical methods, while also supporting research that effectively utilizes these methods or promotes their development. The high-quality content and strict review process of this journal ensure that the published research results have significant academic value and practical application potential, making it an important resource for statistical researchers, scholars, and practitioners.

《统计数学方法》是一本享有国际声誉的同行评审期刊,专注于统计理论的数学基础。该期刊致力于为学术界和业界提供一个高质量的出版平台,主要刊载具有严谨证明的原创研究论文,这些论文深入探讨统计学的数学原理,推动了统计理论与方法的前沿发展。除了研究论文,杂志还偶尔发表评论文章,对特定统计问题提供深入的分析和见解,促进学术界对于统计理论的讨论和理解。

该期刊特别重视统计应用论文中的理论创新,鼓励投稿者在解决实际问题的同时,揭示并发展新的统计方法。通过这种方式,杂志不仅推动了统计理论的边界,还促进了统计方法在各学科领域的应用,包括但不限于经济学、生物学、医学、工程学和社会科学。作为统计学研究的前沿阵地,它为高级统计方法的研究提供了渠道,同时也为有效利用这些方法或促进其发展的研究提供了支持。该期刊的高质量内容和严格评审流程确保了所发表的研究成果具有重要的学术价值和实际应用潜力,是统计学研究者、学者和实践者的重要资源。

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JCR分区(2023-2024年最新版)

JCR分区等级:Q3

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:STATISTICS & PROBABILITY ESCI Q3 109 / 168

35.4%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:STATISTICS & PROBABILITY ESCI Q4 150 / 168

11.01%

Gold OA文章占比 研究类文章占比 文章自引率
0.00% 100.00%
开源占比 出版国人文章占比 OA被引用占比

名词解释:JCR分区在学术期刊评价、科研成果展示、科研方向引导以及学术交流与合作等方面都具有重要的价值。通过对期刊影响因子的精确计算和细致划分,JCR分区能够清晰地反映出不同期刊在同一学科领域内的相对位置,从而帮助科研人员准确识别出高质量的学术期刊。

CiteScore 指数(2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore 指数
0.6 0.175 0.491
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Statistics and Probability Q4 252 / 278

9%

大类:Mathematics 小类:Statistics, Probability and Uncertainty Q4 154 / 168

8%

名词解释:CiteScore是基于Scopus数据库的全新期刊评价体系。CiteScore 2021 的计算方式是期刊最近4年(含计算年度)的被引次数除以该期刊近四年发表的文献数。CiteScore基于全球最广泛的摘要和引文数据库Scopus,适用于所有连续出版物,而不仅仅是期刊。目前CiteScore 收录了超过 26000 种期刊,比获得影响因子的期刊多13000种。被各界人士认为是影响因子最有力的竞争对手。

数据趋势图

历年IF值(影响因子)

历年引文指标和发文量

历年自引数据

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