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Computational Statistics
  • 中科院分区：4区
  • JCR分区：Q3
  • CiteScore ：2.9

Computational StatisticsSCIE

国际简称：COMPUTATION STAT 中文名称：计算统计

Computational Statistics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1999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：0943-4062

  • 出版地区：GERMANY

  • 出版周期：Quarterly

  • E-ISSN：1613-9658

  • 创刊时间：1999

  • 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

  • 是否预警：否

  • 研究方向：数学,统计学与概率论

  • 年发文量：119

  • 研究类文章占比：100.00%

  • Gold OA文章占比：22.31%

  • H-index：38

  • 开源占比：0.2099

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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

《计算统计学》（CompStat）是一本国际期刊，旨在促进计算统计学领域的应用和方法研究的发表。CompStat 上的论文重点关注计算对统计学的贡献和影响，反之亦然。该期刊为生物统计学、计量经济学、数据分析、图形、模拟、算法、知识系统和贝叶斯计算等各种统计学领域的计算机科学家、数学家和统计学家提供了一个论坛。CompStat 发布硬件、软件和软件包报告。

值得一提的是，Computational Statistics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Q3评级。此外，其CiteScore指数达到2.9，该期刊2023年的影响因子达到1，再次验证了其优秀学术水平。

Computational Statistics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 Q3 93 / 168

44.9%
按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科：STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q2 60 / 168

64.58%

CiteScore 分区（2024年最新版）

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
2.9 0.566 1.14
学科类别 分区 排名 百分位
大类：Mathematics 小类：Statistics and Probability Q2 85 / 278

69%
大类：Mathematics 小类：Statistics, Probability and Uncertainty Q2 57 / 168

66%
大类：Mathematics 小类：Computational Mathematics Q2 81 / 189

57%

文章摘录

  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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

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