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《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

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

聲明:以上內(nèi)容來源于互聯(lián)網(wǎng)公開資料,如有不準確之處,請聯(lián)系我們進行修改。

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