Journal Title:Computational Statistics & Data Analysis
Computational Statistics and Data Analysis (CSDA), an Official Publication of the network Computational and Methodological Statistics (CMStatistics) and of the International Association for Statistical Computing (IASC), is an international journal dedicated to the dissemination of methodological research and applications in the areas of computational statistics and data analysis. The journal consists of four refereed sections which are divided into the following subject areas:
I) Computational Statistics - Manuscripts dealing with: 1) the explicit impact of computers on statistical methodology (e.g., Bayesian computing, bioinformatics,computer graphics, computer intensive inferential methods, data exploration, data mining, expert systems, heuristics, knowledge based systems, machine learning, neural networks, numerical and optimization methods, parallel computing, statistical databases, statistical systems), and 2) the development, evaluation and validation of statistical software and algorithms. Software and algorithms can be submitted with manuscripts and will be stored together with the online article.
II) Statistical Methodology for Data Analysis - Manuscripts dealing with novel and original data analytical strategies and methodologies applied in biostatistics (design and analytic methods for clinical trials, epidemiological studies, statistical genetics, or genetic/environmental interactions), chemometrics, classification, data exploration, density estimation, design of experiments, environmetrics, education, image analysis, marketing, model free data exploration, pattern recognition, psychometrics, statistical physics, image processing, robust procedures.
[...]
III) Special Applications - [...]
IV) Annals of Statistical Data Science [...]
Computational Statistics and Data Analysis (CSDA) 是网络计算和方法统计 (CMStatistics) 和国际统计计算协会 (IASC) 的官方出版物,是一本致力于传播方法研究和应用的国际期刊在计算统计和数据分析领域。该期刊由四个参考部分组成,分为以下主题领域:
I) 计算统计 - 涉及以下内容的手稿:1) 计算机对统计方法的显式影响(例如,贝叶斯计算、生物信息学、计算机图形学、计算机密集型推理方法、数据探索、数据挖掘、专家系统、启发式方法、知识基于系统、机器学习、神经网络、数值和优化方法、并行计算、统计数据库、统计系统),以及 2)统计软件和算法的开发、评估和验证。软件和算法可以随稿件提交,与在线文章一起存储。
II) 数据分析的统计方法 - 涉及生物统计学(临床试验、流行病学研究、统计遗传学或遗传/环境相互作用的设计和分析方法)、化学计量学、分类中应用的新颖和原始数据分析策略和方法的手稿、数据探索、密度估计、实验设计、环境计量学、教育、图像分析、营销、无模型数据探索、模式识别、心理测量学、统计物理学、图像处理、稳健程序。
[...]
III) 特殊应用 - [...]
IV) 统计数据科学年鉴 [...]
Computational Statistics & Data Analysis创刊于1983年,由ELSEVIER出版商出版,收稿方向涵盖数学 - 计算机:跨学科应用全领域,此刊是中等级别的SCI期刊,所以过审相对来讲不是特别难,但是该刊专业认可度不错,仍然是一本值得选择的SCI期刊 。平均审稿速度较快,2-4周,影响因子指数1.186,该期刊近期没有被列入国际期刊预警名单,广大学者值得一试。
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
数学 | 3区 | COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 | 3区 3区 | 是 | 是 |
名词解释:
中科院分区也叫中科院JCR分区,基础版分为13个大类学科,然后按照各类期刊影响因子分别将每个类别分为四个区,影响因子5%为1区,6%-20%为2区,21%-50%为3区,其余为4区。
WOS分区等级 | JCR所属学科 | 分区 |
Q4 | COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS STATISTICS & PROBABILITY | Q4 Q2 |
名词解释:
WOS即Web of Science,是全球获取学术信息的重要数据库,Web of Science包括自然科学、社会科学、艺术与人文领域的信息,来自全世界近9,000种最负盛名的高影响力研究期刊及12,000多种学术会议多学科内容。给期刊分区时会按照某一个学科领域划分,根据这一学科所有按照影响因子数值降序排名,然后平均分成4等份,期刊影响因子值高的就会在高分区中,最后的划分结果分别是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表质量最高。
CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore排名 | ||||||||||||||||||||
3.10 | 0.877 | 1.337 |
|
名词解释:
CiteScore:衡量期刊所发表文献的平均受引用次数。
SJR:SCImago 期刊等级衡量经过加权后的期刊受引用次数。引用次数的加权值由施引期刊的学科领域和声望 (SJR) 决定。
SNIP:每篇文章中来源出版物的标准化影响将实际受引用情况对照期刊所属学科领域中预期的受引用情况进行衡量。
是否OA开放访问: | h-index: | 年文章数: |
未开放 | 93 | 167 |
Gold OA文章占比: | 2021-2022最新影响因子(数据来源于搜索引擎): | 开源占比(OA被引用占比): |
8.62% | 1.8 | 0.06... |
研究类文章占比:文章 ÷(文章 + 综述) | 期刊收录: | 中科院《国际期刊预警名单(试行)》名单: |
100.00% | SCI、SCIE | 否 |
历年IF值(影响因子):
历年引文指标和发文量:
历年中科院JCR大类分区数据:
历年自引数据:
2019-2021国家/地区发文量统计:
国家/地区 | 数量 |
USA | 146 |
CHINA MAINLAND | 136 |
England | 44 |
Canada | 32 |
GERMANY (FED REP GER) | 31 |
Australia | 29 |
Italy | 29 |
South Korea | 26 |
France | 23 |
Taiwan | 21 |
近年引用统计:
期刊名称 | 数量 |
J AM STAT ASSOC | 441 |
ANN STAT | 339 |
COMPUT STAT DATA AN | 222 |
J R STAT SOC B | 218 |
BIOMETRIKA | 201 |
BIOMETRICS | 140 |
STAT SINICA | 102 |
STAT MED | 98 |
J MULTIVARIATE ANAL | 96 |
J COMPUT GRAPH STAT | 84 |
近年被引用统计:
期刊名称 | 数量 |
COMPUT STAT DATA AN | 222 |
COMMUN STAT-SIMUL C | 139 |
COMMUN STAT-THEOR M | 128 |
IEEE ACCESS | 123 |
J STAT COMPUT SIM | 122 |
J APPL STAT | 112 |
J MULTIVARIATE ANAL | 112 |
STAT MED | 101 |
COMPUTATION STAT | 91 |
ADV DATA ANAL CLASSI | 81 |
近年文章引用统计:
文章名称 | 数量 |
A note on the validity of cross-... | 44 |
Optimal QR-based estimation in p... | 14 |
Semiparametric regression analys... | 8 |
Jackknife empirical likelihood m... | 8 |
Directional outlyingness for mul... | 8 |
Ensemble decision forest of RBF ... | 7 |
A novel variational Bayesian met... | 7 |
A goodness-of-fit test for varia... | 7 |
Parameter change tests for ARMA-... | 7 |
Manly transformation in finite m... | 7 |
同类学科的其他优质期刊 | 影响因子 | 中科院分区 |
Discrete And Continuous Dynamical Systems-series B | 1.270 | 4区 |
Discrete And Continuous Dynamical Systems-series S | 1.233 | 4区 |
Theory Of Probability And Its Applications | 0.485 | 4区 |
Operators And Matrices | 0.590 | 4区 |
Random Structures & Algorithms | 1.047 | 3区 |
Combinatorics Probability & Computing | 0.879 | 2区 |
Compositio Mathematica | 1.390 | 1区 |
Lithuanian Mathematical Journal | 0.700 | 4区 |
Contributions To Discrete Mathematics | 0.570 | 4区 |
Statistics And Computing | 3.035 | 2区 |
本站主要从事期刊咨询服务,不是任何杂志官网,不涉及任何出版事务、本站仅提供有限咨询服务,需要用户自己向出版商投搞且没有绿色通道,是否录用一切以出版商通知为准,本站提供的期刊信息均来源于国家新闻出版总署及网络,仅供参考,提及的第三方名称或商标,其知识产权均属于相应的出版商或期刊,本站与上述机构无从属关系,所有引用均出于解释服务内容的考量,符合商标法规范,本页信息均由法务团队进行把关,若期刊信息有任何问题,请联系我们,我们会认真核实处理。若用户需要出版服务,请联系出版商!
发表直通车,欢迎来到发表直通车
鲁ICP备2024070538号-2
鲁公网安备37152102000140