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Journal Of Statistical Planning And Inference SCIE

Journal Of Statistical Planning And Inference

  • ISSN:0378-3758
  • ESSN:1873-1171
  • 国际标准简称:J STAT PLAN INFER
  • 出版地区:NETHERLANDS
  • 出版周期:Monthly
  • 研究方向:数学 - 统计学与概率论
  • 出版年份:1977
  • 语言:English
  • 是否OA:未开放
  • 学科领域

    数学
  • 中科院分区

    4区
  • JCR分区

    Q3
  • IF影响因子

    0.8
  • 是否预警

期刊简介

Journal Title:Journal Of Statistical Planning And Inference

The Journal of Statistical Planning and Inference offers itself as a multifaceted and all-inclusive bridge between classical aspects of statistics and probability, and the emerging interdisciplinary aspects that have a potential of revolutionizing the subject. While we maintain our traditional strength in statistical inference, design, classical probability, and large sample methods, we also have a far more inclusive and broadened scope to keep up with the new problems that confront us as statisticians, mathematicians, and scientists.

We publish high quality articles in all branches of statistics, probability, discrete mathematics, machine learning, and bioinformatics. We also especially welcome well written and up to date review articles on fundamental themes of statistics, probability, machine learning, and general biostatistics. Thoughtful letters to the editors, interesting problems in need of a solution, and short notes carrying an element of elegance or beauty are equally welcome.

中文简介

《统计规划与推断杂志》是统计学和概率的经典方面与有可能彻底改变该学科的新兴跨学科方面之间的一座多方面、包罗万象的桥梁。虽然我们保持了统计推断、设计、经典概率和大样本方法方面的传统优势,但我们也拥有更包容、更广阔的范围,以应对我们作为统计学家、数学家和科学家所面临的新问题。

我们发表统计学、概率、离散数学、机器学习和生物信息学所有分支领域的高质量文章。我们也特别欢迎关于统计学、概率、机器学习和一般生物统计学基本主题的写得好、最新的评论文章。我们同样欢迎给编辑的深思熟虑的信、需要解决的有趣问题以及带有优雅或美丽元素的简短笔记。

期刊点评

Journal Of Statistical Planning And Inference创刊于1977年,由Elsevier出版商出版,收稿方向涵盖数学 - 统计学与概率论全领域,此期刊水平偏中等偏靠后,在所属细分领域中专业影响力一般,过审相对较易,如果您文章质量佳,选择此期刊,发表机率较高。平均审稿速度 一般,3-6周 ,影响因子指数0.8,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。

中科院分区(数据版本:2023年12月升级版)

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

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。

中科院分区(数据版本:2022年12月升级版)

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
数学 3区 STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 3区

中科院分区(数据版本:2021年12月旧的升级版)

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
数学 4区 STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 3区

中科院分区(数据版本:2021年12月基础版)

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

中科院分区(数据版本:2021年12月升级版)

大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
数学 4区 STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 3区

中科院分区(数据版本:2020年12月旧的升级版)

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

WOS分区(数据版本: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 109 / 168

35.4%

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 92 / 168

45.54%

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分区(数据版本:2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
2.1 0.736 1.19
学科 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Statistics and Probability Q2 131 / 278

53%

大类:Mathematics 小类:Statistics, Probability and Uncertainty Q2 84 / 168

50%

大类:Mathematics 小类:Applied Mathematics Q3 329 / 635

48%

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。

其他数据

是否OA开放访问: h-index: 年文章数:
未开放 66 64
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):
18.37% 0.8 0.04...
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:
96.88% SCIE

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:

发文统计

近年引用统计:

期刊名称 数量
ANN STAT 176
J AM STAT ASSOC 131
J STAT PLAN INFER 88
BIOMETRIKA 81
J R STAT SOC B 66
STAT SINICA 58
J MULTIVARIATE ANAL 56
COMPUT STAT DATA AN 36
TECHNOMETRICS 33
STAT PROBABIL LETT 31

近年被引用统计:

期刊名称 数量
COMMUN STAT-THEOR M 202
COMMUN STAT-SIMUL C 103
STAT PAP 100
J MULTIVARIATE ANAL 95
J STAT COMPUT SIM 92
J STAT PLAN INFER 88
COMPUT STAT DATA AN 60
STATISTICS-ABINGDON 56
STAT MED 55
ELECTRON J STAT 54

近年文章引用统计:

文章名称 数量
Prediction with confidence-A gen... 9
Optimality of training/test size... 5
Optimal change point detection i... 5
Composite versus model-averaged ... 4
Confidence distributions for cha... 4
A Kalman filter method for estim... 4
Least squares estimation for the... 4
Nonparametric density estimation... 4
Jackknife empirical likelihood m... 4
Multistage acceptance sampling u... 3

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