《Annals Of Statistics》雜志的收稿范圍和要求是什么?
來源:優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 10:53:46 1459人看過
《Annals Of Statistics》雜志收稿范圍涵蓋數(shù)學全領(lǐng)域,此刊是該細分領(lǐng)域中屬于非常不錯的SCI期刊,在行業(yè)細分領(lǐng)域中學術(shù)影響力較大,專業(yè)度認可很高,所以對原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高,如果您的文章質(zhì)量很高,可以嘗試。
平均審稿速度 較慢,6-12周 ,影響因子指數(shù)3.2。
該期刊近期沒有被列入國際期刊預(yù)警名單,廣大學者值得一試。
具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服,在線客服團隊會及時為您答疑解惑,提供針對性的建議和解決方案。
出版商聯(lián)系方式:INST MATHEMATICAL STATISTICS, 3163 SOMERSET DR, CLEVELAND, USA, OH, 44122
其他數(shù)據(jù)
是否OA開放訪問: | h-index: | 年文章數(shù): |
未開放 | 142 | 92 |
Gold OA文章占比: | 2021-2022最新影響因子(數(shù)據(jù)來源于搜索引擎): | 開源占比(OA被引用占比): |
1.06% | 3.2 | 0 |
研究類文章占比:文章 ÷(文章 + 綜述) | 期刊收錄: | 中科院《國際期刊預(yù)警名單(試行)》名單: |
100.00% | SCIE | 否 |
歷年IF值(影響因子):
歷年引文指標和發(fā)文量:
歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù):
歷年自引數(shù)據(jù):
發(fā)文統(tǒng)計
2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計:
國家/地區(qū) | 數(shù)量 |
USA | 264 |
CHINA MAINLAND | 62 |
France | 45 |
GERMANY (FED REP GER) | 39 |
England | 36 |
Netherlands | 15 |
Canada | 14 |
Singapore | 11 |
Belgium | 10 |
Switzerland | 9 |
2023-2024機構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計:
機構(gòu) | 數(shù)量 |
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 51 |
STANFORD UNIVERSITY | 26 |
UNIVERSITY OF PENNSYLVANIA | 22 |
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... | 21 |
UNIVERSITY OF CHICAGO | 21 |
COLUMBIA UNIVERSITY | 16 |
RUTGERS STATE UNIVERSITY NEW BRU... | 15 |
UNIVERSITY OF ILLINOIS SYSTEM | 15 |
UNIVERSITY OF NORTH CAROLINA | 15 |
INSTITUT POLYTECHNIQUE DE PARIS | 14 |
近年引用統(tǒng)計:
期刊名稱 | 數(shù)量 |
ANN STAT | 754 |
J AM STAT ASSOC | 231 |
J R STAT SOC B | 162 |
BIOMETRIKA | 134 |
J MACH LEARN RES | 106 |
BERNOULLI | 86 |
J MULTIVARIATE ANAL | 76 |
ELECTRON J STAT | 70 |
ANN PROBAB | 60 |
ECONOMETRICA | 60 |
近年被引用統(tǒng)計:
期刊名稱 | 數(shù)量 |
ANN STAT | 754 |
ELECTRON J STAT | 700 |
J AM STAT ASSOC | 472 |
J MULTIVARIATE ANAL | 459 |
BERNOULLI | 363 |
STAT SINICA | 362 |
COMPUT STAT DATA AN | 339 |
J ECONOMETRICS | 332 |
COMMUN STAT-THEOR M | 284 |
J MACH LEARN RES | 264 |
近年文章引用統(tǒng)計:
文章名稱 | 數(shù)量 |
GENERALIZED RANDOM FORESTS | 60 |
THE ZIG-ZAG PROCESS AND SUPER-EF... | 18 |
ON SEMIDEFINITE RELAXATIONS FOR ... | 17 |
THE LANDSCAPE OF EMPIRICAL RISK ... | 17 |
ROBUST COVARIANCE AND SCATTER MA... | 16 |
OPTIMAL SHRINKAGE OF EIGENVALUES... | 15 |
HIGH-DIMENSIONAL A-LEARNING FOR ... | 13 |
HIGH-DIMENSIONAL ASYMPTOTICS OF ... | 12 |
DEBIASING THE LASSO: OPTIMAL SAM... | 12 |
SLOPE MEETS LASSO: IMPROVED ORAC... | 12 |
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