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Computational Statistics

Computational StatisticsSCIE

國際簡稱:COMPUTATION STAT  參考譯名:計算統計

  • 中科院分區

    4區

  • CiteScore分區

    Q2

  • JCR分區

    Q3

基本信息:
ISSN:0943-4062
E-ISSN:1613-9658
是否OA:未開放
是否預警:否
TOP期刊:否
出版信息:
出版地區:GERMANY
出版商:Springer Berlin Heidelberg
出版語言:English
出版周期:Quarterly
出版年份:1999
研究方向:數學-統計學與概率論
評價信息:
影響因子:1
H-index:38
CiteScore指數:2.9
SJR指數:0.566
SNIP指數:1.14
發文數據:
Gold OA文章占比:22.31%
研究類文章占比:100.00%
年發文量:119
自引率:0
開源占比:0.2099
出版撤稿占比:0
出版國人文章占比:0
OA被引用占比:NA
英文簡介 期刊介紹 CiteScore數據 中科院SCI分區 JCR分區 發文數據 常見問題

英文簡介Computational Statistics期刊介紹

Computational Statistics (CompStat) is an international journal which promotes the publication of applications and methodological research in the field of Computational Statistics. The focus of papers in CompStat is on the contribution to and influence of computing on statistics and vice versa. The journal provides a forum for computer scientists, mathematicians, and statisticians in a variety of fields of statistics such as biometrics, econometrics, data analysis, graphics, simulation, algorithms, knowledge based systems, and Bayesian computing. CompStat publishes hardware, software plus package reports.

期刊簡介Computational Statistics期刊介紹

《Computational Statistics》自1999出版以來,是一本數學優秀雜志。致力于發表原創科學研究結果,并為數學各個領域的原創研究提供一個展示平臺,以促進數學領域的的進步。該刊鼓勵先進的、清晰的闡述,從廣泛的視角提供當前感興趣的研究主題的新見解,或審查多年來某個重要領域的所有重要發展。該期刊特色在于及時報道數學領域的最新進展和新發現新突破等。該刊近一年未被列入預警期刊名單,目前已被權威數據庫SCIE收錄,得到了廣泛的認可。

該期刊投稿重要關注點:

Cite Score數據(2024年最新版)Computational Statistics Cite Score數據

  • CiteScore:2.9
  • SJR:0.566
  • SNIP:1.14
學科類別 分區 排名 百分位
大類:Mathematics 小類:Statistics and Probability Q2 85 / 278

69%

大類:Mathematics 小類:Statistics, Probability and Uncertainty Q2 57 / 168

66%

大類:Mathematics 小類:Computational Mathematics Q2 81 / 189

57%

CiteScore 是由Elsevier(愛思唯爾)推出的另一種評價期刊影響力的文獻計量指標。反映出一家期刊近期發表論文的年篇均引用次數。CiteScore以Scopus數據庫中收集的引文為基礎,針對的是前四年發表的論文的引文。CiteScore的意義在于,它可以為學術界提供一種新的、更全面、更客觀地評價期刊影響力的方法,而不僅僅是通過影響因子(IF)這一單一指標來評價。

歷年Cite Score趨勢圖

中科院SCI分區Computational Statistics 中科院分區

中科院 2023年12月升級版 綜述期刊:否 Top期刊:否
大類學科 分區 小類學科 分區
數學 4區 STATISTICS & PROBABILITY 統計學與概率論 4區

中科院分區表 是以客觀數據為基礎,運用科學計量學方法對國際、國內學術期刊依據影響力進行等級劃分的期刊評價標準。它為我國科研、教育機構的管理人員、科研工作者提供了一份評價國際學術期刊影響力的參考數據,得到了全國各地高校、科研機構的廣泛認可。

中科院分區表 將所有期刊按照一定指標劃分為1區、2區、3區、4區四個層次,類似于“優、良、及格”等。最開始,這個分區只是為了方便圖書管理及圖書情報領域的研究和期刊評估。之后中科院分區逐步發展成為了一種評價學術期刊質量的重要工具。

歷年中科院分區趨勢圖

JCR分區Computational Statistics JCR分區

2023-2024 年最新版
按JIF指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q3 93 / 168

44.9%

按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
學科:STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q2 60 / 168

64.58%

JCR分區的優勢在于它可以幫助讀者對學術文獻質量進行評估。不同學科的文章引用量可能存在較大的差異,此時單獨依靠影響因子(IF)評價期刊的質量可能是存在一定問題的。因此,JCR將期刊按照學科門類和影響因子分為不同的分區,這樣讀者可以根據自己的研究領域和需求選擇合適的期刊。

歷年影響因子趨勢圖

本刊中國學者近年發表論文

  • 1、Estimation of spatial-functional based-line logit model for multivariate longitudinal data

    Author: Xu, Tengteng; Zhang, Riquan; Zhang, Xiuzhen

    Journal: COMPUTATIONAL STATISTICS. 2023; Vol. 38, Issue 1, pp. 79-99. DOI: 10.1007/s00180-022-01217-4

  • 2、Kernel regression for cause-specific hazard models with time-dependent coefficients

    Author: Qi, Xiaomeng; Yu, Zhangsheng

    Journal: COMPUTATIONAL STATISTICS. 2023; Vol. 38, Issue 1, pp. 263-283. DOI: 10.1007/s00180-022-01227-2

  • 3、A robust threshold t linear mixed model for subgroup identification using multivariate T distributions

    Author: Zhang, Rui; Qin, Guoyou; Tu, Dongsheng

    Journal: COMPUTATIONAL STATISTICS. 2023; Vol. 38, Issue 1, pp. 299-326. DOI: 10.1007/s00180-022-01229-0

  • 4、Model aggregation for doubly divided data with large size and large dimension

    Author: He, Baihua; Liu, Yanyan; Yin, Guosheng; Wu, Yuanshan

    Journal: COMPUTATIONAL STATISTICS. 2023; Vol. 38, Issue 1, pp. 509-529. DOI: 10.1007/s00180-022-01242-3

  • 5、A non-iteration Bayesian sampling algorithm for robust seemingly unrelated regression models

    Author: Yang, Yang; Wang, Lichun

    Journal: COMPUTATIONAL STATISTICS. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s00180-023-01359-z

  • 6、Distributed quantile regression for longitudinal big data

    Author: Fan, Ye; Lin, Nan; Yu, Liqun

    Journal: COMPUTATIONAL STATISTICS. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s00180-022-01318-0

  • 7、Generalized ridge shrinkage estimation in restricted linear model

    Author: Qian, Feng; Chen, Rong; Wang, Ling

    Journal: COMPUTATIONAL STATISTICS. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s00180-023-01357-1

  • 8、Renewable learning for multiplicative regression with streaming datasets

    Author: Wang, Tianzhen; Zhang, Haixiang; Sun, Liuquan

    Journal: COMPUTATIONAL STATISTICS. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s00180-023-01360-6

投稿常見問題

通訊方式:SPRINGER HEIDELBERG, TIERGARTENSTRASSE 17, HEIDELBERG, GERMANY, D-69121。

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