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Statistics And Computing

Statistics And Computing SCIE

統(tǒng)計與計算雜志

中科院分區(qū):2區(qū) JCR分區(qū):Q1 預計審稿周期: 較慢,6-12周

《Statistics And Computing》是一本由Springer US出版商出版的數(shù)學國際刊物,國際簡稱為STAT COMPUT,中文名稱統(tǒng)計與計算。該刊創(chuàng)刊于1991年,出版周期為Quarterly。 《Statistics And Computing》2023年影響因子為1.6,被收錄于國際知名權(quán)威數(shù)據(jù)庫SCIE。

ISSN:0960-3174
研究方向:數(shù)學-計算機:理論方法
是否預警:否
E-ISSN:1573-1375
出版地區(qū):NETHERLANDS
Gold OA文章占比:48.80%
語言:English
是否OA:未開放
OA被引用占比:0.3944...
出版商:Springer US
出版周期:Quarterly
影響因子:1.6
創(chuàng)刊時間:1991
年發(fā)文量:141
雜志簡介 中科院分區(qū) JCR分區(qū) CiteScore 發(fā)文統(tǒng)計 通訊方式 相關(guān)雜志 期刊導航

Statistics And Computing 雜志簡介

《Statistics And Computing》重點專注發(fā)布數(shù)學-計算機:理論方法領(lǐng)域的新研究,旨在促進和傳播該領(lǐng)域相關(guān)的新技術(shù)和新知識。鼓勵該領(lǐng)域研究者詳細地發(fā)表他們的高質(zhì)量實驗研究和理論結(jié)果。根據(jù)網(wǎng)友分享的投稿經(jīng)驗,平均審稿速度為 較慢,6-12周 。該雜志創(chuàng)刊至今,在數(shù)學-計算機:理論方法領(lǐng)域,影響力非凡,對來稿文章質(zhì)量要求很高,稿件投稿過審難度很大,刊登文章的學術(shù)水平和編輯質(zhì)量在同類雜志中均名列前茅。如果你想在該雜志上發(fā)表論文,你可以向編輯部提交文章,但文章必須具有重要意義并代表該領(lǐng)域?qū)I(yè)的發(fā)展。我們歡迎廣大同領(lǐng)域的研究者提交投稿。

Statistics And Computing 雜志中科院分區(qū)

中科院SCI分區(qū)數(shù)據(jù)
中科院SCI期刊分區(qū)(2023年12月升級版)
大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
數(shù)學 2區(qū) COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機:理論方法 STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計學與概率論 2區(qū) 2區(qū)
中科院SCI期刊分區(qū)(2022年12月升級版)
大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
數(shù)學 2區(qū) COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機:理論方法 STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計學與概率論 2區(qū) 2區(qū)
中科院SCI期刊分區(qū)(2021年12月舊的升級版)
大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
數(shù)學 2區(qū) COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機:理論方法 STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計學與概率論 2區(qū) 2區(qū)
中科院SCI期刊分區(qū)(2021年12月基礎(chǔ)版)
大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
數(shù)學 2區(qū) COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機:理論方法 STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計學與概率論 3區(qū) 2區(qū)
中科院SCI期刊分區(qū)(2021年12月升級版)
大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
數(shù)學 2區(qū) COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機:理論方法 STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計學與概率論 2區(qū) 2區(qū)
中科院SCI期刊分區(qū)(2020年12月舊的升級版)
大類學科 分區(qū) 小類學科 分區(qū) Top期刊 綜述期刊
數(shù)學 2區(qū) COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機:理論方法 STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計學與概率論 2區(qū) 2區(qū)
中科院分區(qū)趨勢圖
Created with Highcharts 4.2.6大類分區(qū)中科院SCI分區(qū)2012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年00.511.522.5
影響因子趨勢圖
Created with Highcharts 4.2.6IF值(影響因子)IF值(影響因子)2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年2023年00.511.522.533.5

中科院JCR分區(qū):中科院JCR期刊分區(qū)(又稱分區(qū)表、分區(qū)數(shù)據(jù))是中國科學院文獻情報中心世界科學前沿分析中心的科學研究成果,是衡量學術(shù)期刊影響力的一個重要指標,一般而言,發(fā)表在1區(qū)和2區(qū)的SCI論文,通常被認為是該學科領(lǐng)域的比較重要的成果。

影響因子:是湯森路透(Thomson Reuters)出品的期刊引證報告(Journal Citation Reports,JCR)中的一項數(shù)據(jù),現(xiàn)已成為國際上通用的期刊評價指標,不僅是一種測度期刊有用性和顯示度的指標,而且也是測度期刊的學術(shù)水平,乃至論文質(zhì)量的重要指標。

Statistics And Computing 雜志JCR分區(qū)

Web of Science 數(shù)據(jù)庫(2023-2024年最新版)
按JIF指標學科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q2 69 / 143

52.1%

學科:STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q1 38 / 168

77.7%

按JCI指標學科分區(qū) 收錄子集 分區(qū) 排名 百分位
學科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q2 52 / 143

63.99%

學科:STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q2 48 / 168

71.73%

Statistics And Computing CiteScore 評價數(shù)據(jù)(2024年最新版)

  • CiteScore:3.2
  • SJR:0.923
  • SNIP:1.413

CiteScore 排名

學科類別 分區(qū) 排名 百分位
大類:Mathematics 小類:Statistics and Probability Q2 74 / 278

73%

大類:Mathematics 小類:Statistics, Probability and Uncertainty Q2 52 / 168

69%

大類:Mathematics 小類:Theoretical Computer Science Q2 58 / 130

55%

大類:Mathematics 小類:Computational Theory and Mathematics Q2 79 / 176

55%

CiteScore趨勢圖
Created with Highcharts 4.2.6CiteScoreCiteScore2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年2023年01234567
年發(fā)文量趨勢圖

CiteScore:是由Elsevier2016年發(fā)布的一個評價學術(shù)期刊質(zhì)量的指標,該指標是指期刊發(fā)表的單篇文章平均被引用次數(shù)。CiteScore和影響因子的作用是一樣的,都是可以體現(xiàn)期刊質(zhì)量的重要指標,給選刊的作者了解期刊水平提供幫助。

Statistics And Computing 雜志發(fā)文統(tǒng)計

文章名稱引用次數(shù)

  • A note on using the F-measure for evaluating record linkage algorithms19
  • Dynamic nested sampling: an improved algorithm for parameter estimation and evidence calculation13
  • Bayesian Additive Regression Trees using Bayesian model averaging11
  • Learning Bayesian networks from big data with greedy search: computational complexity and efficient implementation9
  • An approach for finding fully Bayesian optimal designs using normal-based approximations to loss functions9
  • Likelihood-free inference via classification9
  • Control variates for stochastic gradient MCMC8
  • Gradient boosting for distributional regression: faster tuning and improved variable selection via noncyclical updates7
  • Gaussian variational approximation with sparse precision matrices6
  • Large-scale kernel methods for independence testing6

國家/地區(qū)發(fā)文量

  • England75
  • USA56
  • France28
  • GERMANY (FED REP GER)26
  • Australia25
  • Italy22
  • Spain15
  • Singapore12
  • CHINA MAINLAND11
  • Japan11

Statistics And Computing 雜志社通訊方式

《Statistics And Computing》雜志通訊方式為:SPRINGER, VAN GODEWIJCKSTRAAT 30, DORDRECHT, NETHERLANDS, 3311 GZ。詳細征稿細則請查閱雜志社征稿要求。本站可提供SCI投稿輔導服務,SCI檢索,確保稿件信息安全保密,合乎學術(shù)規(guī)范,詳情請咨詢客服。

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