Statistical Methods And Applications-影响因子1.1-首页

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Statistical Methods And Applications 杂志简介

《Statistical Methods And Applications》重点专注发布数学-统计学与概率论领域的新研究，旨在促进和传播该领域相关的新技术和新知识。鼓励该领域研究者详细地发表他们的高质量实验研究和理论结果。该杂志创刊至今，在数学-统计学与概率论领域，有较高影响力，对来稿文章质量要求较高，稿件投稿过审难度较大。欢迎广大同领域研究者投稿该杂志。

Statistical Methods And Applications 杂志中科院分区

中科院SCI分区数据

中科院SCI期刊分区（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

中科院SCI期刊分区（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

中科院SCI期刊分区（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

中科院SCI期刊分区（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

中科院SCI期刊分区（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

中科院SCI期刊分区（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

中科院分区趋势图

影响因子趋势图

中科院JCR分区：中科院JCR期刊分区（又称分区表、分区数据）是中国科学院文献情报中心世界科学前沿分析中心的科学研究成果，是衡量学术期刊影响力的一个重要指标，一般而言，发表在1区和2区的SCI论文，通常被认为是该学科领域的比较重要的成果。

影响因子：是汤森路透(Thomson Reuters)出品的期刊引证报告(Journal Citation Reports,JCR)中的一项数据，现已成为国际上通用的期刊评价指标，不仅是一种测度期刊有用性和显示度的指标，而且也是测度期刊的学术水平，乃至论文质量的重要指标。

Statistical Methods And Applications 杂志JCR分区

Web of Science 数据库（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：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%

Statistical Methods And Applications CiteScore 评价数据（2024年最新版）

CiteScore：1.7
SJR：0.414
SNIP：0.901

CiteScore 排名

学科类别	分区	排名	百分位
大类：Decision Sciences 小类：Statistics, Probability and Uncertainty	Q3	98 / 168	41%
大类：Decision Sciences 小类：Statistics and Probability	Q3	162 / 278	41%

CiteScore趋势图

年发文量趋势图

CiteScore：是由Elsevier2016年发布的一个评价学术期刊质量的指标，该指标是指期刊发表的单篇文章平均被引用次数。CiteScore和影响因子的作用是一样的，都是可以体现期刊质量的重要指标，给选刊的作者了解期刊水平提供帮助。

Statistical Methods And Applications 杂志发文统计

文章名称引用次数
The class of cub models: statistical foundations, inferential issues and empirical evidence7
On score vector- and residual-based CUSUM tests in ARMA-GARCH models6
Multivariate ordinal regression models: an analysis of corporate credit ratings5
Functional data analysis: local linear estimation of the L1-conditional quantiles4
Random forest-based approach for physiological functional variable selection for driver's stress level classification4
On Wald tests for differential item functioning detection3
The power of monitoring: how to make the most of a contaminated multivariate sample3
Objective Bayesian analysis for the multivariate skew-t model3
Multiplicative bias correction for discrete kernels3
Nonparametric Bayesian inference in applications3
国家/地区发文量
Italy77
USA22
CHINA MAINLAND10
Canada8
England7
GERMANY (FED REP GER)7
South Korea7
Brazil6
Spain6
France5
机构发文发文量
SAPIENZA UNIVERSITY ROME10
UNIVERSITY OF MILANO-BICOCCA10
UNIVERSITY OF PADUA7
UNIVERSITY OF BOLOGNA5
UNIVERSITY OF FLORENCE5
SEOUL NATIONAL UNIVERSITY (SNU)4
UNIVERSITY OF NAPLES FEDERICO II4
UNIVERSITY OF ROME TOR VERGATA4
UNIVERSITY OF SANNIO4
BANCA ITALIA3

Statistical Methods And Applications 杂志社通讯方式

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