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Asta-advances In Statistical Analysis
  • 中科院分区：4区
  • JCR分区：Q2
  • CiteScore ：2.2

Asta-advances In Statistical AnalysisSCIE

国际简称：ASTA-ADV STAT ANAL 中文名称：Asta-在统计分析中的进步

Asta-advances In Statistical Analysis杂志是一本数学-统计学与概率论应用杂志。是一本国际优秀学术杂志，由Springer Berlin Heidelberg出版，该期刊创刊于2004年，出版周期为Quarterly，始终保持着高质量和高水平的学术内容。在中科院分区表2023年12月升级版中，被归类为大类学科分区4区，显示出其优秀的学术水平和影响力。

  • ISSN：1863-8171

  • 出版地区：GERMANY

  • 出版周期：Quarterly

  • E-ISSN：1863-818X

  • 创刊时间：2004

  • 出版语言：English

  • 是否OA：未开放

  • 预计审稿时间： 12周，或约稿

  • 影响因子：1.4

  • 是否预警：否

  • 研究方向：数学,统计学与概率论

  • 年发文量：23

  • 研究类文章占比：91.30%

  • Gold OA文章占比：55.00%

  • H-index：22

  • 出版国人文章占比：0.1

  • 开源占比：0.3644

  • 文章自引率：0.1428...

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杂志简介 期刊指数 中科院分区表 JCR 分区 CiteScore 分区 文章摘录 相关杂志

杂志简介

《AStA - 统计分析进展》是德国统计学会的期刊，每季度出版一次，发表有关统计方法和应用的原创文章以及评论文章。

值得一提的是，Asta-advances In Statistical Analysis已成功入选 SCIE（科学引文索引扩展板） 等国际知名数据库，这进一步彰显了其作为国际优秀期刊的卓越地位和广泛影响力。自创刊以来，该杂志一直保持着Quarterly的出版周期，以高质量、高水平的学术内容著称。在JCR（Journal Citation Reports）分区等级中，该期刊荣获Q2评级。此外，其CiteScore指数达到2.2，该期刊2023年的影响因子达到1.4，再次验证了其优秀学术水平。

Asta-advances In Statistical Analysis是一本未开放获取期刊，但其高质量的学术内容和广泛的影响力使其成为了数学-STATISTICS & PROBABILITY研究领域不可或缺的重要刊物。无论是对于学者、研究人员还是学术界来说，该期刊都是一份不可或缺的重要资源。

期刊指数

中科院SCI分区
CiteScore指数
自引率
发文量
影响因子

中科院SCI分区是中国科学院对SCI期刊进行的一种分类和评级。在学术界，中科院SCI分区被广泛应用于科研业绩奖励、职称评审等方面。许多高校和科研单位会按照中科院SCI分区的标准来加权计算科研成果的影响力。因此，对于科研工作者来说，了解中科院SCI分区的标准和方法，以及具体的分区结果，对于评估自己的科研成果和选择合适的期刊发表论文都非常重要。

CiteScore（或称为引用指数）是由全球著名学术出版商Elsevier于2016年12月基于Scopus数据源推出的期刊评价指标。CiteScore指数能够反映期刊在较长时间内的平均影响力。通过计算期刊过去四年内发表的文章被引用的次数，这使得该指标能够更准确地评估期刊的影响力和学术价值。

自引率的计算公式为：自引率 = （期刊自己发表的文章被自己引用的次数） / （期刊自己发表的文章总数）。其中，期刊自己发表的文章指的是该期刊所发表的所有论文，包括文章、综述、简报、通讯等各类论文。如果自引率过高，可能会影响到该期刊的学术声誉和权威性。

中科院分区表

中科院 SCI 期刊分区 2023年12月升级版

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
否 否 数学 4区
STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论
4区

JCR 分区（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 Q2 53 / 168

68.8%
按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科：STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q1 38 / 168

77.68%

CiteScore 分区（2024年最新版）

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
2.2 0.48 1.103
学科类别 分区 排名 百分位
大类：Social Sciences 小类：Social Sciences (miscellaneous) Q2 199 / 604

67%
大类：Social Sciences 小类：Analysis Q2 72 / 193

62%
大类：Social Sciences 小类：Statistics and Probability Q2 123 / 278

55%
大类：Social Sciences 小类：Applied Mathematics Q2 312 / 635

50%
大类：Social Sciences 小类：Economics and Econometrics Q3 393 / 716

45%
大类：Social Sciences 小类：Modeling and Simulation Q3 204 / 324

37%

文章摘录

  • Estimation and variable selection for partial functional linear regression Author: Qingguo Tang, Peng Jin Journal: AStA-Advances in Statistical Analysis, 2018, Vol., , DOI:10.1007/s10182-018-00342-0
  • Smoothed empirical likelihood analysis of partially linear quantile regression models with missing response variables Author: Xiaofeng Lv, Rui Li Journal: AStA-Advances in Statistical Analysis, 2013, Vol.97, 317-347, DOI:10.1007/s10182-013-0210-4
  • Asymptotic normality of estimators in heteroscedastic errors-in-variables model Author: Jing-Jing Zhang, Han-Ying Liang, Amei Amei Journal: AStA-Advances in Statistical Analysis, 2013, Vol.98, 165-195, DOI:10.1007/s10182-013-0224-y
  • Some overall properties of seemingly unrelated regression models Author: Yuqin Sun, Rong Ke, Yongge Tian Journal: AStA-Advances in Statistical Analysis, 2013, Vol.98, 103-120, DOI:10.1007/s10182-013-0212-2
  • Influence diagnostics in log-linear integer-valued GARCH models Author: Fukang Zhu, Lei Shi, Shuangzhe Liu Journal: AStA-Advances in Statistical Analysis, 2014, Vol.99, 311-335, DOI:10.1007/s10182-014-0242-4
  • Analysis on $$s^{n-m}$$ designs with general minimum lower-order confounding Author: Zhiming Li, Zhidong Teng, Tianfang Zhang, Runchu Zhang Journal: AStA-Advances in Statistical Analysis, 2015, Vol.100, 207-222, DOI:10.1007/s10182-015-0259-3
  • Local influence analysis in general spatial models Author: Xiaowen Dai, Libin Jin, Lei Shi, Cuiping Yang, Shuangzhe Liu Journal: AStA-Advances in Statistical Analysis, 2015, Vol.100, 313-331, DOI:10.1007/s10182-015-0261-9
  • Empirical likelihood for semivarying coefficient model with measurement error in the nonparametric part Author: Guo-Liang Fan, Hong-Xia Xu, Zhen-Sheng Huang Journal: AStA-Advances in Statistical Analysis, 2015, Vol.100, 21-41, DOI:10.1007/s10182-015-0247-7

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