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《Statistics And Computing》雜志的收稿范圍和要求是什么?

來源:優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 11:05:30 568人看過

《Statistics And Computing》雜志收稿范圍涵蓋數(shù)學(xué)全領(lǐng)域,此刊是該細(xì)分領(lǐng)域中屬于非常不錯的SCI期刊,在行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域中學(xué)術(shù)影響力較大,專業(yè)度認(rèn)可很高,所以對原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高,如果您的文章質(zhì)量很高,可以嘗試。

平均審稿速度 較慢,6-12周 ,影響因子指數(shù)1.6。

該期刊近期沒有被列入國際期刊預(yù)警名單,廣大學(xué)者值得一試。

具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服,在線客服團(tuán)隊會及時為您答疑解惑,提供針對性的建議和解決方案。

出版商聯(lián)系方式:SPRINGER, VAN GODEWIJCKSTRAAT 30, DORDRECHT, NETHERLANDS, 3311 GZ

其他數(shù)據(jù)

是否OA開放訪問: h-index: 年文章數(shù):
未開放 61 141
Gold OA文章占比: 2021-2022最新影響因子(數(shù)據(jù)來源于搜索引擎): 開源占比(OA被引用占比):
48.80% 1.6 0.42...
研究類文章占比:文章 ÷(文章 + 綜述) 期刊收錄: 中科院《國際期刊預(yù)警名單(試行)》名單:
100.00% SCIE

歷年IF值(影響因子):

歷年引文指標(biāo)和發(fā)文量:

歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù):

歷年自引數(shù)據(jù):

發(fā)文統(tǒng)計

2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計:

國家/地區(qū) 數(shù)量
England 75
USA 56
France 28
GERMANY (FED REP GER) 26
Australia 25
Italy 22
Spain 15
Singapore 12
CHINA MAINLAND 11
Japan 11

2023-2024機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計:

機(jī)構(gòu) 數(shù)量
NEWCASTLE UNIVERSITY - UK 12
UNIVERSITY OF WARWICK 12
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... 11
LANCASTER UNIVERSITY 11
UNIVERSITY OF LONDON 11
NATIONAL UNIVERSITY OF SINGAPORE 10
IMPERIAL COLLEGE LONDON 9
UNIVERSITY OF NORTH CAROLINA 9
INRAE 8
KING ABDULLAH UNIVERSITY OF SCIE... 8

近年引用統(tǒng)計:

期刊名稱 數(shù)量
J AM STAT ASSOC 119
STAT COMPUT 106
J R STAT SOC B 105
ANN STAT 90
BIOMETRIKA 86
J MACH LEARN RES 59
COMPUT STAT DATA AN 56
J COMPUT GRAPH STAT 49
J STAT SOFTW 32
BIOMETRICS 30

近年被引用統(tǒng)計:

期刊名稱 數(shù)量
STAT COMPUT 106
IEEE ACCESS 93
COMPUT STAT DATA AN 84
J COMPUT GRAPH STAT 53
ADV DATA ANAL CLASSI 52
STAT MED 39
COMPUTATION STAT 37
SCI REP-UK 37
J APPL STAT 33
J MULTIVARIATE ANAL 31

近年文章引用統(tǒng)計:

文章名稱 數(shù)量
A note on using the F-measure fo... 19
Dynamic nested sampling: an impr... 13
Bayesian Additive Regression Tre... 11
Learning Bayesian networks from ... 9
An approach for finding fully Ba... 9
Likelihood-free inference via cl... 9
Control variates for stochastic ... 8
Gradient boosting for distributi... 7
Gaussian variational approximati... 6
Large-scale kernel methods for i... 6

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