《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 1764人看過
《Annals Of 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 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(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(tuán)隊(duì)會及時(shí)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(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(jì)
2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)：
| 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(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)：
| 機(jī)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(jì)：
| 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(jì)：
| 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(jì)：
| 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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