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雜志簡介中科院分區 JCR分區 CiteScore 發文統計通訊方式相關雜志期刊導航

Electronic Journal Of Statistics 雜志簡介

《Electronic Journal Of Statistics》重點專注發布STATISTICS & PROBABILITY領域的新研究，旨在促進和傳播該領域相關的新技術和新知識。鼓勵該領域研究者詳細地發表他們的高質量實驗研究和理論結果。該雜志創刊至今，在STATISTICS & PROBABILITY領域，有較高影響力，對來稿文章質量要求較高，稿件投稿過審難度較大。歡迎廣大同領域研究者投稿該雜志。

Electronic Journal Of Statistics 雜志中科院分區

中科院SCI分區數據

中科院SCI期刊分區（2023年12月升級版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
數學	4區	STATISTICS & PROBABILITY 統計學與概率論	3區	否	否

中科院SCI期刊分區（2022年12月升級版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
數學	3區	STATISTICS & PROBABILITY 統計學與概率論	3區	否	否

中科院SCI期刊分區（2021年12月舊的升級版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
數學	4區	STATISTICS & PROBABILITY 統計學與概率論	4區	否	否

中科院SCI期刊分區（2021年12月基礎版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
數學	4區	STATISTICS & PROBABILITY 統計學與概率論	4區	否	否

中科院SCI期刊分區（2021年12月升級版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
數學	4區	STATISTICS & PROBABILITY 統計學與概率論	4區	否	否

中科院SCI期刊分區（2020年12月舊的升級版）

大類學科	分區	小類學科	分區	Top期刊	綜述期刊
數學	4區	STATISTICS & PROBABILITY 統計學與概率論	4區	否	否

中科院分區趨勢圖

影響因子趨勢圖

中科院JCR分區：中科院JCR期刊分區（又稱分區表、分區數據）是中國科學院文獻情報中心世界科學前沿分析中心的科學研究成果，是衡量學術期刊影響力的一個重要指標，一般而言，發表在1區和2區的SCI論文，通常被認為是該學科領域的比較重要的成果。

影響因子：是湯森路透(Thomson Reuters)出品的期刊引證報告(Journal Citation Reports,JCR)中的一項數據，現已成為國際上通用的期刊評價指標，不僅是一種測度期刊有用性和顯示度的指標，而且也是測度期刊的學術水平，乃至論文質量的重要指標。

Electronic Journal Of Statistics 雜志JCR分區

Web of Science 數據庫（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：STATISTICS & PROBABILITY	SCIE	Q3	93 / 168	44.9%

按JCI指標學科分區	收錄子集	分區	排名	百分位
學科：STATISTICS & PROBABILITY	SCIE	Q2	79 / 168	53.27%

Electronic Journal Of Statistics CiteScore 評價數據（2024年最新版）

CiteScore：1.8
SJR：1.256
SNIP：0.961

CiteScore 排名

學科類別	分區	排名	百分位
大類：Decision Sciences 小類：Statistics, Probability and Uncertainty	Q3	92 / 168	45%
大類：Decision Sciences 小類：Statistics and Probability	Q3	152 / 278	45%

CiteScore趨勢圖

年發文量趨勢圖

CiteScore：是由Elsevier2016年發布的一個評價學術期刊質量的指標，該指標是指期刊發表的單篇文章平均被引用次數。CiteScore和影響因子的作用是一樣的，都是可以體現期刊質量的重要指標，給選刊的作者了解期刊水平提供幫助。

Electronic Journal Of Statistics 雜志發文統計

文章名稱引用次數

Consistent change-point detection with kernels9
Change-point detection in high-dimensional covariance structure6
Consistency of variational Bayes inference for estimation and model selection in mixtures6
High-dimensional inference for personalized treatment decision5
Towards a complete picture of stationary covariance functions on spheres cross time5
Model-free envelope dimension selection5
Bandwidth selection for kernel density estimators of multivariate level sets and highest density regions5
Locally stationary functional time series5
Cluster analysis of longitudinal profiles with subgroups5
Linear regression with sparsely permuted data4

Electronic Journal Of Statistics 雜志社通訊方式

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