《Statistics And Computing》雜志在中科院分區(qū)中的情況如下：大類學科：數學， 分區(qū)：2區(qū)； 小類學科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS計算機：理論方法， 分區(qū)：2區(qū)。

中科院分區(qū)決定了SCI期刊在學術界的地位和影響力，對科研人員和學術機構具有重要的參考價值，具體如下：

對SCI期刊的評價：中科院分區(qū)通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級，為科研人員和學術機構提供了一個評估SCI期刊學術影響力的重要依據。分區(qū)越高，說明該期刊在學科內的學術影響力越大，發(fā)表的文章質量越高。

對科研人員的成果評估：科研人員發(fā)表的論文所在的中科院分區(qū)，可以作為評估其研究成果質量的一個指標。

對科研資源的分配：中科院分區(qū)在科研資源分配方面也起到重要作用?？蒲袡C構在制定科研政策、分配科研資源時，會參考中科院分區(qū)。

對科研人員投稿的指導：中科院分區(qū)為科研人員選擇投稿期刊提供了參考?？蒲腥藛T在選擇投稿期刊時，會參考中科院分區(qū)，以提高論文被接受的可能性，并增加研究成果的影響力。

《Statistics And Computing》雜志是一本專注于計算機：理論方法領域的國際期刊，由Springer US?出版，創(chuàng)刊于1991年，出版周期為Quarterly。

《統(tǒng)計與計算》是一份雙月刊的同行評審期刊，發(fā)表涵蓋統(tǒng)計學和計算科學之間各個領域的論文。

特別是，它涉及統(tǒng)計概念在計算機科學中的應用，例如在機器學習、計算機視覺和數據分析中的應用，以及計算機在數據建模、預測和分析中的應用。涵蓋的具體主題包括：評估分析上難以解決的問題的技術，例如引導重采樣、馬爾可夫鏈蒙特卡羅、序貫蒙特卡羅、近似貝葉斯計算、搜索和優(yōu)化方法、隨機模擬和蒙特卡羅、圖形、計算機環(huán)境、軟件錯誤的統(tǒng)計方法、信息檢索、機器學習、數據庫統(tǒng)計和數據庫技術、海量數據集和大數據分析、計算機代數、圖形模型、圖像處理、斷層掃描、逆問題和不確定性量化。

此外，該期刊還包含原創(chuàng)研究報告、權威評論論文、討論論文以及關于特定主題或相關會議論文集的偶爾特刊。 《統(tǒng)計與計算》還出版書評和軟件評論部分。

《Statistics And Computing》雜志學術影響力具體如下：

在學術影響力方面，IF影響因子為1.6，顯示出其在計算機：理論方法學領域的學術影響力和認可度。

JCR分區(qū)：Q1

按JIF指標學科分區(qū)，在學科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS中為Q2，排名：69 / 143，百分位：52.1%；STATISTICS & PROBABILITY中為Q1，排名：38 / 168，百分位：77.7%；

按JCI指標學科分區(qū)，在學科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS中為Q2，排名：52 / 143，百分位：63.99%；STATISTICS & PROBABILITY中為Q2，排名：48 / 168，百分位：71.73%；

《Statistics And Computing》雜志的審稿周期預計為：平均審稿速度 較慢,6-12周 ，投稿需滿足English撰寫，期刊注重原創(chuàng)性與學術嚴謹性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：48.80%，這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質量的研究成果。

該雜志其他關鍵數據：

CiteScore分區(qū)（數據版本：2024年最新版）：3.2，進一步證明了其學術貢獻和影響力。

H指數：61，年發(fā)文量：141篇

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