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Statistical Methods And ApplicationsSCIE

国际简称：STAT METHOD APPL-GER 参考译名：统计方法与应用

中科院分区
4区
CiteScore分区
Q3
JCR分区
Q3

基本信息：: ISSN：1618-2510; E-ISSN：1613-981X; 是否OA：未开放; 是否预警：否; TOP期刊：否

出版信息：: 出版地区：GERMANY; 出版商：Springer Berlin Heidelberg; 出版语言：English; 出版周期：Tri-annual; 出版年份：1992; 研究方向：数学-统计学与概率论

评价信息：: 影响因子：1.1; H-index：24; CiteScore指数：1.7; SJR指数：0.414; SNIP指数：0.901

发文数据：: Gold OA文章占比：50.91%; 研究类文章占比：91.23%; 年发文量：57; 自引率：0; 开源占比：0.3122; 出版撤稿占比：0; 出版国人文章占比：0.05; OA被引用占比：0.1052...

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英文简介期刊介绍 CiteScore数据中科院SCI分区 JCR分区发文数据常见问题

英文简介Statistical Methods And Applications期刊介绍

Statistical Methods and Applications (SMA), the official Journal of the Italian Statistical Society, is an international journal aiming at promoting the development of statistical methodology and its applications in the biological, demographic, economic, health, physical, social and other scientific domains. SMA includes two sections: The first is devoted to statistical methodology and publishes original contributions in all fields of Statistics and, occasionally, critical reviews and discussions on recent developments in statistical theory and methods. The second section of the journal publishes papers devoted to original and/or innovative applications of recent statistical methodology and complex approaches of statistical data analysis. The journal is published four times a year. SMA provides a forum for the presentation of Italian and international research on methods that are of central interest to modern statistics. Discussions on methodological foundations and methods that have broad applications will be welcome and preferred.

期刊简介Statistical Methods And Applications期刊介绍

《Statistical Methods And Applications》自1992出版以来，是一本数学优秀杂志。致力于发表原创科学研究结果，并为数学各个领域的原创研究提供一个展示平台，以促进数学领域的的进步。该刊鼓励先进的、清晰的阐述，从广泛的视角提供当前感兴趣的研究主题的新见解，或审查多年来某个重要领域的所有重要发展。该期刊特色在于及时报道数学领域的最新进展和新发现新突破等。该刊近一年未被列入预警期刊名单，目前已被权威数据库SCIE收录，得到了广泛的认可。

该期刊投稿重要关注点：

预计审稿时间： 12周，或约稿
数学
STATISTICS & PROBABILITY
SCIE
中科院4区
非预警

Cite Score数据（2024年最新版）Statistical Methods And Applications Cite Score数据

CiteScore：1.7
SJR：0.414
SNIP：0.901

学科类别	分区	排名	百分位
大类：Decision Sciences 小类：Statistics, Probability and Uncertainty	Q3	98 / 168	41%
大类：Decision Sciences 小类：Statistics and Probability	Q3	162 / 278	41%

CiteScore 是由Elsevier(爱思唯尔)推出的另一种评价期刊影响力的文献计量指标。反映出一家期刊近期发表论文的年篇均引用次数。CiteScore以Scopus数据库中收集的引文为基础，针对的是前四年发表的论文的引文。CiteScore的意义在于，它可以为学术界提供一种新的、更全面、更客观地评价期刊影响力的方法，而不仅仅是通过影响因子(IF)这一单一指标来评价。

历年Cite Score趋势图

中科院SCI分区Statistical Methods And Applications 中科院分区

中科院 2023年12月升级版 综述期刊：否 Top期刊：否

大类学科	分区	小类学科	分区
数学	4区	STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论	4区

中科院分区表 是以客观数据为基础，运用科学计量学方法对国际、国内学术期刊依据影响力进行等级划分的期刊评价标准。它为我国科研、教育机构的管理人员、科研工作者提供了一份评价国际学术期刊影响力的参考数据，得到了全国各地高校、科研机构的广泛认可。

中科院分区表 将所有期刊按照一定指标划分为1区、2区、3区、4区四个层次，类似于“优、良、及格”等。最开始，这个分区只是为了方便图书管理及图书情报领域的研究和期刊评估。之后中科院分区逐步发展成为了一种评价学术期刊质量的重要工具。

历年中科院分区趋势图

JCR分区Statistical Methods And Applications 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	85 / 168	49.7%

按JCI指标学科分区	收录子集	分区	排名	百分位
学科：STATISTICS & PROBABILITY	SCIE	Q3	96 / 168	43.15%

JCR分区的优势在于它可以帮助读者对学术文献质量进行评估。不同学科的文章引用量可能存在较大的差异，此时单独依靠影响因子(IF)评价期刊的质量可能是存在一定问题的。因此，JCR将期刊按照学科门类和影响因子分为不同的分区，这样读者可以根据自己的研究领域和需求选择合适的期刊。

历年影响因子趋势图

发文数据

2023-2024 年国家/地区发文量统计

国家/地区数量
Italy77
USA22
CHINA MAINLAND10
Canada8
England7
GERMANY (FED REP GER)7
South Korea7
Brazil6
Spain6
France5

本刊中国学者近年发表论文

1、Clustering of financial instruments using jump tail dependence coefficient
Author: Chen Yang, Wenjun Jiang, Jiang Wu, Xin Liu, Zhichuan Li

Journal: Statistical Methods and Applications, 2017, Vol., , DOI:10.1007/s10260-017-0411-1
2、A generalization of the slashed distribution via alpha skew normal distribution
Author: Wenhao Gui

Journal: Statistical Methods and Applications, 2014, Vol.23, 547-563, DOI:10.1007/s10260-014-0258-7
3、Empirical likelihood for varying-coefficient semiparametric mixed-effects errors-in-variables models with longitudinal data
Author: Xing-cai Zhou, Jin-Guan Lin

Journal: Statistical Methods and Applications, 2013, Vol.23, 51-69, DOI:10.1007/s10260-013-0238-3
4、A first step to implement Gillespie’s algorithm with rejection sampling
Author: Qihong Duan, Junrong Liu

Journal: Statistical Methods and Applications, 2014, Vol.24, 85-95, DOI:10.1007/s10260-014-0283-6
5、Further results on orthogonal arrays for the estimation of global sensitivity indices based on alias matrix
Author: Xue-ping Chen, Jin-Guan Lin, Xiao-di Wang, Xing-fang Huang

Journal: Statistical Methods and Applications, 2014, Vol.24, 411-426, DOI:10.1007/s10260-014-0290-7
6、On comparison of dispersion matrices of estimators under a constrained linear model
Author: Yongge Tian, Wenxing Guo

Journal: Statistical Methods and Applications, 2016, Vol.25, 623-649, DOI:10.1007/s10260-016-0350-2
7、Outlier detection and accommodation in general spatial models
Author: Xiaowen Dai, Libin Jin, Anqi Shi, Lei Shi

Journal: Statistical Methods and Applications, 2016, Vol.25, 453-475, DOI:10.1007/s10260-015-0348-1
8、An exponentially weighted quantile regression via SVM with application to estimating multiperiod VaR
Author: Qifa Xu, Cuixia Jiang, Yaoyao He

Journal: Statistical Methods and Applications, 2015, Vol.25, 285-320, DOI:10.1007/s10260-015-0332-9