Computational Statistics SCIE

國際簡稱：COMPUTATION STAT 參考譯名：計(jì)算統(tǒng)計(jì)

主要研究方向：數(shù)學(xué)-統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論非預(yù)警期刊審稿周期： 12周，或約稿

《計(jì)算統(tǒng)計(jì)》(Computational Statistics)是一本由Springer Berlin Heidelberg出版的以數(shù)學(xué)-統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論為研究特色的國際期刊，發(fā)表該領(lǐng)域相關(guān)的原創(chuàng)研究文章、評(píng)論文章和綜述文章，及時(shí)報(bào)道該領(lǐng)域相關(guān)理論、實(shí)踐和應(yīng)用學(xué)科的最新發(fā)現(xiàn)，旨在促進(jìn)該學(xué)科領(lǐng)域科學(xué)信息的快速交流。該期刊是一本未開放期刊，近三年沒有被列入預(yù)警名單。

4區(qū) 中科院分區(qū)
Q3 JCR分區(qū)
119 年發(fā)文量
1 IF影響因子
未開放 是否OA
38 H-index
1999 創(chuàng)刊年份
Quarterly 出版周期
English 出版語言

Computational Statistics (CompStat) is an international journal which promotes the publication of applications and methodological research in the field of Computational Statistics. The focus of papers in CompStat is on the contribution to and influence of computing on statistics and vice versa. The journal provides a forum for computer scientists, mathematicians, and statisticians in a variety of fields of statistics such as biometrics, econometrics, data analysis, graphics, simulation, algorithms, knowledge based systems, and Bayesian computing. CompStat publishes hardware, software plus package reports.

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Computational Statistics期刊信息

ISSN：0943-4062
出版語言：English
是否OA：未開放
E-ISSN：1613-9658
出版地區(qū)：GERMANY
是否預(yù)警：否
出版商：Springer Berlin Heidelberg
出版周期：Quarterly
創(chuàng)刊時(shí)間：1999
開源占比：0.2099
Gold OA文章占比：22.31%
OA被引用占比：NA
出版國人文章占比：0
出版撤稿占比：0
研究類文章占比：100.00%

Computational Statistics CiteScore評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)（2024年最新版）

CiteScore

SJR

SNIP

CiteScore 指數(shù)

2.9

0.566

1.14

學(xué)科類別	分區(qū)	排名	百分位
大類：Mathematics 小類：Statistics and Probability	Q2	85 / 278	69%
大類：Mathematics 小類：Statistics, Probability and Uncertainty	Q2	57 / 168	66%
大類：Mathematics 小類：Computational Mathematics	Q2	81 / 189	57%

名詞解釋：CiteScore 是衡量期刊所發(fā)表文獻(xiàn)的平均受引用次數(shù)，是在 Scopus 中衡量期刊影響力的另一個(gè)指標(biāo)。當(dāng)年CiteScore 的計(jì)算依據(jù)是期刊最近4年（含計(jì)算年度）的被引次數(shù)除以該期刊近四年發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)。例如，2022年的 CiteScore 計(jì)算方法為：2022年的 CiteScore =2019-2022年收到的對(duì)2019-2022年發(fā)表的文件的引用數(shù)量÷2019-2022年發(fā)布的文獻(xiàn)數(shù)量注：文獻(xiàn)類型包括：文章、評(píng)論、會(huì)議論文、書籍章節(jié)和數(shù)據(jù)論文。

Computational Statistics中科院評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)

中科院 2023年12月升級(jí)版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	數(shù)學(xué)	4區(qū)	STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論	4區(qū)

中科院 2022年12月升級(jí)版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	數(shù)學(xué)	4區(qū)	STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論	4區(qū)

中科院 2021年12月舊的升級(jí)版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	數(shù)學(xué)	4區(qū)	STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論	4區(qū)

中科院 2021年12月基礎(chǔ)版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	數(shù)學(xué)	4區(qū)	STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論	4區(qū)

中科院 2021年12月升級(jí)版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	數(shù)學(xué)	4區(qū)	STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論	4區(qū)

中科院 2020年12月舊的升級(jí)版

Top期刊	綜述期刊	大類學(xué)科		小類學(xué)科
否	否	數(shù)學(xué)	4區(qū)	STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論	4區(qū)

Computational Statistics JCR評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)（2023-2024年最新版）

按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū)	收錄子集	分區(qū)	排名	百分位
學(xué)科：STATISTICS & PROBABILITY	SCIE	Q3	93 / 168	44.9%

按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū)	收錄子集	分區(qū)	排名	百分位
學(xué)科：STATISTICS & PROBABILITY	SCIE	Q2	60 / 168	64.58%

Computational Statistics歷年數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

影響因子

中科院分區(qū)

Computational Statistics中國學(xué)者發(fā)文選摘

1、Estimation of spatial-functional based-line logit model for multivariate longitudinal data
Author: Xu, Tengteng; Zhang, Riquan; Zhang, Xiuzhen

Journal: COMPUTATIONAL STATISTICS. 2023; Vol. 38, Issue 1, pp. 79-99. DOI: 10.1007/s00180-022-01217-4
2、Kernel regression for cause-specific hazard models with time-dependent coefficients
Author: Qi, Xiaomeng; Yu, Zhangsheng

Journal: COMPUTATIONAL STATISTICS. 2023; Vol. 38, Issue 1, pp. 263-283. DOI: 10.1007/s00180-022-01227-2
3、A robust threshold t linear mixed model for subgroup identification using multivariate T distributions
Author: Zhang, Rui; Qin, Guoyou; Tu, Dongsheng

Journal: COMPUTATIONAL STATISTICS. 2023; Vol. 38, Issue 1, pp. 299-326. DOI: 10.1007/s00180-022-01229-0
4、Model aggregation for doubly divided data with large size and large dimension
Author: He, Baihua; Liu, Yanyan; Yin, Guosheng; Wu, Yuanshan

Journal: COMPUTATIONAL STATISTICS. 2023; Vol. 38, Issue 1, pp. 509-529. DOI: 10.1007/s00180-022-01242-3
5、A non-iteration Bayesian sampling algorithm for robust seemingly unrelated regression models
Author: Yang, Yang; Wang, Lichun

Journal: COMPUTATIONAL STATISTICS. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s00180-023-01359-z
6、Distributed quantile regression for longitudinal big data
Author: Fan, Ye; Lin, Nan; Yu, Liqun

Journal: COMPUTATIONAL STATISTICS. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s00180-022-01318-0
7、Generalized ridge shrinkage estimation in restricted linear model
Author: Qian, Feng; Chen, Rong; Wang, Ling

Journal: COMPUTATIONAL STATISTICS. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s00180-023-01357-1
8、Renewable learning for multiplicative regression with streaming datasets
Author: Wang, Tianzhen; Zhang, Haixiang; Sun, Liuquan

Journal: COMPUTATIONAL STATISTICS. 2023; Vol. , Issue , pp. -. DOI: 10.1007/s00180-023-01360-6