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Computational Statistics & Data AnalysisSCIE

國際簡稱：COMPUT STAT DATA AN 參考譯名：計算統計和數據分析

中科院分區
3區
CiteScore分區
Q1
JCR分區
Q2

基本信息：: ISSN：0167-9473; E-ISSN：1872-7352; 是否OA：未開放; 是否預警：否; TOP期刊：否

出版信息：: 出版地區：NETHERLANDS; 出版商：Elsevier; 出版語言：English; 出版周期：Monthly; 出版年份：1983; 研究方向：數學-計算機：跨學科應用

評價信息：: 影響因子：1.5; H-index：93; CiteScore指數：3.7; SJR指數：1.008; SNIP指數：1.42

發文數據：: Gold OA文章占比：25.33%; 研究類文章占比：100.00%; 年發文量：134; 自引率：0.0555...; 開源占比：0.0862; 出版撤稿占比：0; 出版國人文章占比：0.2; OA被引用占比：0.0678...

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英文簡介期刊介紹 CiteScore數據中科院SCI分區 JCR分區發文數據常見問題

英文簡介Computational Statistics & Data Analysis期刊介紹

Computational Statistics and Data Analysis (CSDA), an Official Publication of the network Computational and Methodological Statistics (CMStatistics) and of the International Association for Statistical Computing (IASC), is an international journal dedicated to the dissemination of methodological research and applications in the areas of computational statistics and data analysis. The journal consists of four refereed sections which are divided into the following subject areas:

I) Computational Statistics - Manuscripts dealing with: 1) the explicit impact of computers on statistical methodology (e.g., Bayesian computing, bioinformatics,computer graphics, computer intensive inferential methods, data exploration, data mining, expert systems, heuristics, knowledge based systems, machine learning, neural networks, numerical and optimization methods, parallel computing, statistical databases, statistical systems), and 2) the development, evaluation and validation of statistical software and algorithms. Software and algorithms can be submitted with manuscripts and will be stored together with the online article.

II) Statistical Methodology for Data Analysis - Manuscripts dealing with novel and original data analytical strategies and methodologies applied in biostatistics (design and analytic methods for clinical trials, epidemiological studies, statistical genetics, or genetic/environmental interactions), chemometrics, classification, data exploration, density estimation, design of experiments, environmetrics, education, image analysis, marketing, model free data exploration, pattern recognition, psychometrics, statistical physics, image processing, robust procedures.

[...]

III) Special Applications - [...]

IV) Annals of Statistical Data Science [...]

期刊簡介Computational Statistics & Data Analysis期刊介紹

《Computational Statistics & Data Analysis》自1983出版以來，是一本數學優秀雜志。致力于發表原創科學研究結果，并為數學各個領域的原創研究提供一個展示平臺，以促進數學領域的的進步。該刊鼓勵先進的、清晰的闡述，從廣泛的視角提供當前感興趣的研究主題的新見解，或審查多年來某個重要領域的所有重要發展。該期刊特色在于及時報道數學領域的最新進展和新發現新突破等。該刊近一年未被列入預警期刊名單，目前已被權威數據庫SCIE收錄，得到了廣泛的認可。

該期刊投稿重要關注點：

預計審稿時間：較快,2-4周
數學
STATISTICS & PROBABILITY
SCIE
中科院3區
非預警

Cite Score數據（2024年最新版）Computational Statistics & Data Analysis Cite Score數據

CiteScore：3.7
SJR：1.008
SNIP：1.42

學科類別	分區	排名	百分位
大類：Mathematics 小類：Statistics and Probability	Q1	56 / 278	80%
大類：Mathematics 小類：Applied Mathematics	Q2	166 / 635	73%
大類：Mathematics 小類：Computational Mathematics	Q2	63 / 189	66%
大類：Mathematics 小類：Computational Theory and Mathematics	Q2	64 / 176	63%

CiteScore 是由Elsevier(愛思唯爾)推出的另一種評價期刊影響力的文獻計量指標。反映出一家期刊近期發表論文的年篇均引用次數。CiteScore以Scopus數據庫中收集的引文為基礎，針對的是前四年發表的論文的引文。CiteScore的意義在于，它可以為學術界提供一種新的、更全面、更客觀地評價期刊影響力的方法，而不僅僅是通過影響因子(IF)這一單一指標來評價。

歷年Cite Score趨勢圖

中科院SCI分區Computational Statistics & Data Analysis 中科院分區

中科院 2023年12月升級版 綜述期刊：否 Top期刊：否

大類學科	分區	小類學科	分區
數學	3區	STATISTICS & PROBABILITY 統計學與概率論 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計算機：跨學科應用	3區 4區

中科院分區表 是以客觀數據為基礎，運用科學計量學方法對國際、國內學術期刊依據影響力進行等級劃分的期刊評價標準。它為我國科研、教育機構的管理人員、科研工作者提供了一份評價國際學術期刊影響力的參考數據，得到了全國各地高校、科研機構的廣泛認可。

中科院分區表 將所有期刊按照一定指標劃分為1區、2區、3區、4區四個層次，類似于“優、良、及格”等。最開始，這個分區只是為了方便圖書管理及圖書情報領域的研究和期刊評估。之后中科院分區逐步發展成為了一種評價學術期刊質量的重要工具。

歷年中科院分區趨勢圖

JCR分區Computational Statistics & Data Analysis JCR分區

2023-2024 年最新版

按JIF指標學科分區	收錄子集	分區	排名	百分位
學科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS	SCIE	Q3	126 / 169	25.7%
學科：STATISTICS & PROBABILITY	SCIE	Q2	43 / 168	74.7%

按JCI指標學科分區	收錄子集	分區	排名	百分位
學科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS	SCIE	Q3	86 / 169	49.41%
學科：STATISTICS & PROBABILITY	SCIE	Q2	60 / 168	64.58%

JCR分區的優勢在于它可以幫助讀者對學術文獻質量進行評估。不同學科的文章引用量可能存在較大的差異，此時單獨依靠影響因子(IF)評價期刊的質量可能是存在一定問題的。因此，JCR將期刊按照學科門類和影響因子分為不同的分區，這樣讀者可以根據自己的研究領域和需求選擇合適的期刊。

歷年影響因子趨勢圖

發文數據

2023-2024 年國家/地區發文量統計

國家/地區數量
USA146
CHINA MAINLAND136
England44
Canada32
GERMANY (FED REP GER)31
Australia29
Italy29
South Korea26
France23
Taiwan21

本刊中國學者近年發表論文

1、Sparse spatially clustered coefficient model via adaptive regularization
Author: Zhong, Yan; Sang, Huiyan; Cook, Scott J.; Kellstedt, Paul M.

Journal: COMPUTATIONAL STATISTICS & DATA ANALYSIS. 2023; Vol. 177, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.csda.2022.107581
2、Estimation for partial functional partially linear additive model
Author: Tang, Qingguo; Tu, Wei; Kong, Linglong

Journal: COMPUTATIONAL STATISTICS & DATA ANALYSIS. 2023; Vol. 177, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.csda.2022.107584
3、Specification testing for ordinary differential equation models with fixed design and applications to COVID-19 epidemic models
Author: Liu, Ran; Zhu, Lixing

Journal: COMPUTATIONAL STATISTICS & DATA ANALYSIS. 2023; Vol. 180, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.csda.2022.107616
4、Empirical Gittins index strategies with ?-explorations for multi-armed bandit problems
Author: Li, Xiao; Li, Yuqiang; Wu, Xianyi

Journal: COMPUTATIONAL STATISTICS & DATA ANALYSIS. 2023; Vol. 180, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.csda.2022.107610
5、Generalized martingale difference divergence: Detecting conditional mean independence with applications in variable screening
Author: Li, Lu; Ke, Chenlu; Yin, Xiangrong; Yu, Zhou

Journal: COMPUTATIONAL STATISTICS & DATA ANALYSIS. 2023; Vol. 180, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.csda.2022.107618
6、Applications on linear spectral statistics of high-dimensional sample covariance matrix with divergent spectrum
Author: Zhang, Yangchun; Zhou, Yirui; Liu, Xiaowei

Journal: COMPUTATIONAL STATISTICS & DATA ANALYSIS. 2023; Vol. 178, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.csda.2022.107617
7、Optimal designs for semi-parametric dose-response models under random contamination
Author: Yu, Jun; Meng, Xiran; Wang, Yaping

Journal: COMPUTATIONAL STATISTICS & DATA ANALYSIS. 2023; Vol. 178, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.csda.2022.107615
8、Multivariate sparse Laplacian shrinkage for joint estimation of two graphical structures
Author: Yang, Yuehan; Xia, Siwei; Yang, Hu

Journal: COMPUTATIONAL STATISTICS & DATA ANALYSIS. 2023; Vol. 178, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.csda.2022.107620