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评价信息:
影响因子:1.1
年发文量:57
《统计方法与应用》(Statistical Methods And Applications)是一本以数学-统计学与概率论综合研究为特色的国际期刊。该刊由Springer Berlin Heidelberg出版商创刊于1992年,刊期Tri-annual。该刊已被国际重要权威数据库SCIE收录。期刊聚焦数学-统计学与概率论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1.1。CiteScore指数值为1.7。
Statistical Methods and Applications (SMA), the official Journal of the Italian Statistical Society, is an international journal aiming at promoting the development of statistical methodology and its applications in the biological, demographic, economic, health, physical, social and other scientific domains. SMA includes two sections: The first is devoted to statistical methodology and publishes original contributions in all fields of Statistics and, occasionally, critical reviews and discussions on recent developments in statistical theory and methods. The second section of the journal publishes papers devoted to original and/or innovative applications of recent statistical methodology and complex approaches of statistical data analysis. The journal is published four times a year. SMA provides a forum for the presentation of Italian and international research on methods that are of central interest to modern statistics. Discussions on methodological foundations and methods that have broad applications will be welcome and preferred.
《统计方法与应用》(SMA)是意大利统计学会的官方期刊,是一本国际期刊,旨在促进统计方法的发展及其在生物、人口、经济、健康、物理、社会和其他科学领域的应用。SMA 包括两个部分:第一部分致力于统计方法,发表统计学各个领域的原创性贡献,偶尔也会发表对统计理论和方法最新发展的重要评论和讨论。该期刊的第二部分发表论文,专门介绍最新统计方法的原创和/或创新应用以及统计数据分析的复杂方法。该期刊每年出版四期。SMA 为意大利和国际上关于现代统计学核心方法的研究提供了一个论坛。欢迎并优先讨论具有广泛应用的方法基础和方法。
《Statistical Methods And Applications》(统计方法与应用)编辑部通讯方式为SPRINGER HEIDELBERG, TIERGARTENSTRASSE 17, HEIDELBERG, GERMANY, D-69121。如果您需要协助投稿或润稿服务,您可以咨询我们的客服老师。我们专注于期刊投稿服务十年,熟悉发表政策,可为您提供一对一投稿指导,避免您在投稿时频繁碰壁,节省您的宝贵时间,有效提升发表机率,确保SCI检索(检索不了全额退款)。我们视信誉为生命,多方面确保文章安全保密,在任何情况下都不会泄露您的个人信息或稿件内容。
2023年12月升级版
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
数学 | 4区 | STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 | 4区 | 否 | 否 |
2022年12月升级版
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
数学 | 4区 | STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 | 4区 | 否 | 否 |
2021年12月旧的升级版
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
数学 | 4区 | STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 | 4区 | 否 | 否 |
2021年12月基础版
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
数学 | 4区 | STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 | 4区 | 否 | 否 |
2021年12月升级版
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
数学 | 4区 | STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 | 4区 | 否 | 否 |
2020年12月旧的升级版
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
数学 | 4区 | STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 | 4区 | 否 | 否 |
基础版:即2019年12月17日,正式发布的《2019年中国科学院文献情报中心期刊分区表》;将JCR中所有期刊分为13个大类,期刊范围只有SCI期刊。
升级版:即2020年1月13日,正式发布的《2019年中国科学院文献情报中心期刊分区表升级版(试行)》,升级版采用了改进后的指标方法体系对基础版的延续和改进,影响因子不再是分区的唯一或者决定性因素,也没有了分区的IF阈值期刊由基础版的13个学科扩展至18个,科研评价将更加明确。期刊范围有SCI期刊、SSCI期刊。从2022年开始,分区表将只发布升级版结果,不再有基础版和升级版之分,基础版和升级版(试行)将过渡共存三年时间。
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 | 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% |
Gold OA文章占比 | 研究类文章占比 | 文章自引率 |
50.91% | 91.23% | -- |
开源占比 | 出版国人文章占比 | OA被引用占比 |
0.31... | 0.05 | 0.10... |
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 | SJR | SNIP | CiteScore 指数 | ||||||||||||
1.7 | 0.414 | 0.901 |
|
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。
历年中科院分区趋势图
历年IF值(影响因子)
历年引文指标和发文量
历年自引数据
2019-2021年国家/地区发文量统计
国家/地区 | 数量 |
Italy | 77 |
USA | 22 |
CHINA MAINLAND | 10 |
Canada | 8 |
England | 7 |
GERMANY (FED REP GER) | 7 |
South Korea | 7 |
Brazil | 6 |
Spain | 6 |
France | 5 |
2019-2021年机构发文量统计
机构 | 数量 |
SAPIENZA UNIVERSITY ROME | 10 |
UNIVERSITY OF MILANO-BICOCCA | 10 |
UNIVERSITY OF PADUA | 7 |
UNIVERSITY OF BOLOGNA | 5 |
UNIVERSITY OF FLORENCE | 5 |
SEOUL NATIONAL UNIVERSITY (SNU) | 4 |
UNIVERSITY OF NAPLES FEDERICO II | 4 |
UNIVERSITY OF ROME TOR VERGATA | 4 |
UNIVERSITY OF SANNIO | 4 |
BANCA ITALIA | 3 |
2019-2021年文章引用数据
文章引用名称 | 引用次数 |
The class of cub models: statistical fou... | 7 |
On score vector- and residual-based CUSU... | 6 |
Multivariate ordinal regression models: ... | 5 |
Functional data analysis: local linear e... | 4 |
Random forest-based approach for physiol... | 4 |
On Wald tests for differential item func... | 3 |
The power of monitoring: how to make the... | 3 |
Objective Bayesian analysis for the mult... | 3 |
Multiplicative bias correction for discr... | 3 |
Nonparametric Bayesian inference in appl... | 3 |
2019-2021年文章被引用数据
被引用期刊名称 | 数量 |
ADV DATA ANAL CLASSI | 13 |
STAT METHOD APPL-GER | 13 |
COMPUT STAT DATA AN | 11 |
J APPL STAT | 11 |
COMPUTATION STAT | 9 |
COMMUN STAT-THEOR M | 7 |
SUSTAINABILITY-BASEL | 7 |
TEST-SPAIN | 7 |
COMMUN STAT-SIMUL C | 6 |
REMOTE SENS-BASEL | 6 |
2019-2021年引用数据
引用期刊名称 | 数量 |
COMPUT STAT DATA AN | 38 |
J AM STAT ASSOC | 38 |
BIOMETRICS | 29 |
BIOMETRIKA | 28 |
ANN STAT | 24 |
COMMUN STAT-THEOR M | 19 |
J MULTIVARIATE ANAL | 18 |
J R STAT SOC B | 18 |
STAT MED | 17 |
J STAT PLAN INFER | 14 |
中科院分区:1区
影响因子:7.7
审稿周期:约Time to first decision: 9 days; Review time: 64 days; Submission to acceptance: 82 days; 约2.7个月 约7.8周
中科院分区:1区
影响因子:8.1
审稿周期:约Time to first decision: 6 days; Review time: 44 days; Submission to acceptance: 54 days; 约4.1个月 约6.8周
中科院分区:3区
影响因子:3.3
审稿周期:约17.72天 11 Weeks
中科院分区:2区
影响因子:5.8
审稿周期: 约2.4个月 约7.6周
中科院分区:2区
影响因子:5.1
审稿周期: 约1.9个月 约2.7周
中科院分区:1区
影响因子:98.4
审稿周期: 约3月
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