Journal Title:Journal Of The Royal Statistical Society Series B-statistical Methodology
Series B (Statistical Methodology) aims to publish high quality papers on the methodological aspects of statistics and data science more broadly. The objective of papers should be to contribute to the understanding of statistical methodology and/or to develop and improve statistical methods; any mathematical theory should be directed towards these aims. The kinds of contribution considered include descriptions of new methods of collecting or analysing data, with the underlying theory, an indication of the scope of application and preferably a real example. Also considered are comparisons, critical evaluations and new applications of existing methods, contributions to probability theory which have a clear practical bearing (including the formulation and analysis of stochastic models), statistical computation or simulation where original methodology is involved and original contributions to the foundations of statistical science. Reviews of methodological techniques are also considered. A paper, even if correct and well presented, is likely to be rejected if it only presents straightforward special cases of previously published work, if it is of mathematical interest only, if it is too long in relation to the importance of the new material that it contains or if it is dominated by computations or simulations of a routine nature.
B 系列(统计方法)旨在更广泛地发表有关统计和数据科学方法方面的高质量论文。论文的目标应该是有助于理解统计方法和/或开发和改进统计方法;任何数学理论都应该针对这些目标。所考虑的贡献类型包括对收集或分析数据的新方法的描述,以及基本理论,应用范围的指示,最好是一个真实的例子。还考虑了现有方法的比较、批判性评估和新应用、对具有明确实际意义的概率论的贡献(包括随机模型的制定和分析)、涉及原始方法的统计计算或模拟以及对基础的原始贡献统计科学。还考虑了对方法技术的审查。一篇论文,即使是正确的和很好的表述,如果它只提出以前发表的工作的直接特殊情况,如果它只具有数学意义,如果它与新材料的重要性相比太长,也很可能被拒绝。它包含或是否受常规性质的计算或模拟支配。
Journal Of The Royal Statistical Society Series B-statistical Methodology创刊于1998年,由WILEY出版商出版,收稿方向涵盖数学 - 统计学与概率论全领域,在行业领域中学术影响力很大,属于TOP期刊,国际一流期刊,关注度和专业度非常高,所以对原创文章要求创新性很高,过审难度很高,如果您有志于TOP期刊,建议关注此刊。平均审稿速度>12周,或约稿,影响因子指数3.965,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 | 1区 | STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 | 1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 |
Q1 | STATISTICS & PROBABILITY | Q1 |
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 | ||||||||||||
5.90 | 3.976 | 3.198 |
|
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 | 114 | 56 |
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): |
20.38% | 5.8 | 0.18... |
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% | SCIE、SCI | 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 | 89 |
England | 25 |
CHINA MAINLAND | 19 |
Canada | 10 |
GERMANY (FED REP GER) | 9 |
France | 7 |
Switzerland | 7 |
Australia | 5 |
Italy | 4 |
Netherlands | 4 |
2019-2021机构发文量统计:
机构 | 数量 |
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 13 |
UNIVERSITY OF PENNSYLVANIA | 13 |
HARVARD UNIVERSITY | 10 |
UNIVERSITY OF CAMBRIDGE | 8 |
TEXAS A&M UNIVERSITY SYSTEM | 6 |
UNIVERSITY OF ILLINOIS SYSTEM | 6 |
UNIVERSITY OF WARWICK | 6 |
COLUMBIA UNIVERSITY | 5 |
PENNSYLVANIA COMMONWEALTH SYSTEM... | 5 |
STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORI... | 5 |
近年引用统计:
期刊名称 | 数量 |
J AM STAT ASSOC | 142 |
ANN STAT | 141 |
J R STAT SOC B | 87 |
BIOMETRIKA | 61 |
BIOMETRICS | 30 |
STAT SCI | 26 |
J MACH LEARN RES | 25 |
STAT SINICA | 23 |
ECONOMETRICA | 21 |
J ECONOMETRICS | 20 |
近年被引用统计:
期刊名称 | 数量 |
SCI REP-UK | 456 |
STAT MED | 299 |
PLOS ONE | 283 |
J AM STAT ASSOC | 276 |
IEEE ACCESS | 236 |
COMPUT STAT DATA AN | 218 |
COMMUN STAT-THEOR M | 184 |
J MULTIVARIATE ANAL | 174 |
STAT SINICA | 172 |
ELECTRON J STAT | 170 |
近年文章引用统计:
文章名称 | 数量 |
Panning for gold: model-X' knock... | 36 |
Approximate residual balancing: ... | 28 |
High dimensional change point es... | 17 |
Kernel-based tests for joint ind... | 13 |
Narrowest-over-threshold detecti... | 10 |
The correlated pseudomarginal me... | 9 |
Bayesian regression tree ensembl... | 9 |
Confidence intervals for causal ... | 9 |
AdaPT: an interactive procedure ... | 8 |
Multiple testing with the struct... | 8 |
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