《Journal Of Computational And Graphical 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 11:00:02 627人看過
《Journal Of Computational And Graphical Statistics》雜志收稿范圍涵蓋數(shù)學(xué)全領(lǐng)域,此刊是該細(xì)分領(lǐng)域中屬于非常不錯的SCI期刊,在行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域中學(xué)術(shù)影響力較大,專業(yè)度認(rèn)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 12周,或約稿 ,影響因子指數(shù)1.4。
該期刊近期沒有被列入國際期刊預(yù)警名單,廣大學(xué)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:AMER STATISTICAL ASSOC, 732 N WASHINGTON ST, ALEXANDRIA, USA, VA, 22314-1943
其他數(shù)據(jù)
是否OA開放訪問: | h-index: | 年文章數(shù): |
未開放 | 77 | 113 |
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): |
19.44% | 1.4 | 0.13... |
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(biāo)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 | 165 |
England | 33 |
Australia | 30 |
GERMANY (FED REP GER) | 18 |
France | 15 |
CHINA MAINLAND | 14 |
Canada | 11 |
Singapore | 10 |
Spain | 9 |
Switzerland | 9 |
2023-2024機構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計:
機構(gòu) | 數(shù)量 |
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 23 |
UNIVERSITY OF NORTH CAROLINA | 15 |
UNIVERSITY OF WASHINGTON | 13 |
MONASH UNIVERSITY | 11 |
UNIVERSITY OF MELBOURNE | 11 |
NATIONAL UNIVERSITY OF SINGAPORE | 10 |
PENNSYLVANIA COMMONWEALTH SYSTEM... | 10 |
UNIVERSITY OF CHICAGO | 10 |
STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORI... | 9 |
DUKE UNIVERSITY | 8 |
近年引用統(tǒng)計:
期刊名稱 | 數(shù)量 |
J AM STAT ASSOC | 213 |
ANN STAT | 144 |
J R STAT SOC B | 131 |
J COMPUT GRAPH STAT | 112 |
BIOMETRIKA | 86 |
J STAT SOFTW | 57 |
STAT COMPUT | 53 |
J MACH LEARN RES | 50 |
COMPUT STAT DATA AN | 47 |
BIOMETRICS | 39 |
近年被引用統(tǒng)計:
期刊名稱 | 數(shù)量 |
J COMPUT GRAPH STAT | 112 |
J AM STAT ASSOC | 87 |
COMPUT STAT DATA AN | 84 |
STAT MED | 79 |
SCI REP-UK | 50 |
ANN APPL STAT | 49 |
STAT COMPUT | 49 |
IEEE ACCESS | 45 |
STAT SINICA | 44 |
J STAT COMPUT SIM | 43 |
近年文章引用統(tǒng)計:
文章名稱 | 數(shù)量 |
Superheat: An R Package for Crea... | 21 |
Practical Heteroscedastic Gaussi... | 14 |
BAMLSS: Bayesian Additive Models... | 13 |
Efficient Algorithms for Bayesia... | 12 |
Bayesian Synthetic Likelihood | 11 |
Algorithms for Fitting the Const... | 11 |
Estimating Individual Treatment ... | 10 |
Fast Algorithms for Large-Scale ... | 8 |
A Measure of Directional Outlyin... | 8 |
Sparse Convex Clustering | 7 |
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