Canadian Journal Of Statistics-revue Canadienne De Statistique（加拿大統計雜志雜志）是由Wiley-Blackwell出版社主辦的一本以數學-STATISTICS & PROBABILITY為研究方向，OA非開放（Not Open Access）的國際優秀期刊。旨在幫助發展和壯大數學及相關學科的各個方面。該期刊接受多種不同類型的文章。本刊出版語言為Multi-Language，創刊于1973年。自創刊以來，已被SCIE（科學引文索引擴展板）等國內外知名檢索系統收錄。該雜志發表了高質量的論文，重點介紹了STATISTICS & PROBABILITY在分析和實踐中的理論、研究和應用。
ISSN：0319-5724
E-ISSN：1708-945X
出版商：Wiley-Blackwell
出版語言：Multi-Language
出版地區：CANADA
出版周期：Quarterly
是否OA：未開放
是否預警：否
創刊時間：1973
年發文量：42
影響因子：0.8
研究類文章占比：100.00%
Gold OA文章占比：13.76%
H-index：44
出版國人文章占比：
出版撤稿文章占比：
開源占比：0.06...
文章自引率：0
《Canadian Journal Of Statistics-revue Canadienne De Statistique》是一份國際優秀期刊，為數學領域的研究人員和從業者提供科學論壇。該期刊涵蓋了數學及相關學科的所有方面，包括基礎和應用研究，使讀者能夠獲得來自世界各地的最新、前沿的研究。該期刊歡迎涉及數學領域的原創理論、方法、技術和重要應用的稿件，并刊載了涉及數學領域的相關欄目：綜述、論著、述評、論著摘要等。所有投稿都有望達到高標準的科學嚴謹性，并為推進該領域的科研知識傳播做出貢獻。該期刊最新CiteScore值為1.4，最新影響因子為0.8，SJR指數為0.508，SNIP指數為0.723。
CiteScore指標的應用非常廣泛，以期刊的引用次數為基礎評估期刊的影響力。它可以反映期刊的學術影響力和學術水平，是學術界常用的期刊評價指標之一。
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||
| 1.4 | 0.508 | 0.723 |
|
CiteScore是由Elsevier公司開發的一種用于衡量科學期刊影響力的指標，以期刊的引用次數為基礎評估期刊的影響力。這個指標是由Scopus數據庫支持，以四年為一個時段，連續評估期刊和叢書的引文影響力的。具體來說，CiteScore是計算某期刊連續三年發表的論文在第四年度的篇均引用次數。CiteScore和影響因子（IF）有所不同。例如，在影響因子的計算中，分子是來自所有文章的引用次數，包括編輯述評、讀者來信、更正信息和新聞等非研究性文章，而分母則不包括這些非研究性文章。然而，在CiteScore的計算中，分子和分母都包括這些非研究性文章。因此，如果這些非研究性文章比較多，由于分母較大，相較于影響因子，CiteScore計算出來的分數可能會偏低。此外，CiteScore的引用數據來自Scopus數據庫中的22000多個期刊，比影響因子來自Web of Science數據庫的11000多個期刊多了一倍。
| 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 | 109 / 168 |
35.4% |
| 按JCI指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：STATISTICS & PROBABILITY | SCIE | Q3 | 121 / 168 |
28.27% |
WOS(JCR)分區是由科睿唯安公司提出的一種新的期刊評價指標，分區越靠前一般代表期刊質量越好，發文難度也越高。這種分級體系有助于科研人員快速了解各個期刊的影響力和地位。JCR將所有期刊按照各個學科領域進行分類，然后以影響因子為標準平均分為四個等級：Q1、Q2、Q3和Q4區。這種設計使得科研人員可以更容易地進行跨學科比較。
中科院SCI期刊分區是由中國科學院國家科學圖書館制定的。將所有的期刊按照學科進行分類，以影響因子為標準平均分為四個等級。分區越靠前一般代表期刊質量越好，發文難度也越高。
2023年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 |
| 否 | 否 | 數學 4區 |
STATISTICS & PROBABILITY
統計學與概率論
4區
|
2022年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 |
| 否 | 否 | 數學 4區 |
STATISTICS & PROBABILITY
統計學與概率論
4區
|
2021年12月舊的升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 |
| 否 | 否 | 數學 4區 |
STATISTICS & PROBABILITY
統計學與概率論
4區
|
2021年12月基礎版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 |
| 否 | 否 | 數學 4區 |
STATISTICS & PROBABILITY
統計學與概率論
4區
|
2021年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 |
| 否 | 否 | 數學 4區 |
STATISTICS & PROBABILITY
統計學與概率論
4區
|
2020年12月舊的升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學科 | 小類學科 |
| 否 | 否 | 數學 4區 |
STATISTICS & PROBABILITY
統計學與概率論
4區
|
Canadian Journal Of Statistics-revue Canadienne De Statistique(中文譯名加拿大統計雜志雜志)是一本專注于數學,統計學與概率論領域的國際期刊，致力于為全球STATISTICS & PROBABILITY領域的研究者提供一個高質量的學術交流平臺。該期刊ISSN：0319-5724，E-ISSN：1708-945X，出版周期Quarterly。在中科院的大類學科分類中，該期刊屬于數學范疇，而在小類學科中，它主要涵蓋了STATISTICS & PROBABILITY這一領域。編輯部誠摯邀請廣大數學領域的專家學者投稿，內容可以涵蓋數學的綜合研究、實踐應用、創新成果等方面。同時，我們也歡迎學者們就相關主題進行簡短的交流和評論，以促進學術界的互動與合作。為了保證期刊的質量，審稿周期預計為 12周，或約稿 。在此期間，編輯部將對所有投稿進行嚴格的同行評審，以確保發表的文章具有較高的學術價值和實用性。
值得一提的是，Canadian Journal Of Statistics-revue Canadienne De Statistique近期并未被列入國際期刊預警名單，這意味著其學術質量和影響力得到了廣泛認可。該期刊為數學領域的學者提供了一個優質的學術交流平臺。因此，關注并投稿至Canadian Journal Of Statistics-revue Canadienne De Statistique無疑是一個明智的選擇，這將有助于提升您的學術聲譽和研究成果的傳播。
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投稿咨詢| 期刊引用數據 | 引用次數 |
| J AM STAT ASSOC | 92 |
| ANN STAT | 88 |
| BIOMETRIKA | 55 |
| others | 44 |
| J R STAT SOC B | 38 |
| BIOMETRICS | 36 |
| NEUROIMAGE | 28 |
| STAT SINICA | 26 |
| J MULTIVARIATE ANAL | 21 |
| J STAT PLAN INFER | 18 |
| 期刊被引用數據 | 引用次數 |
| others | 64 |
| J MULTIVARIATE ANAL | 28 |
| STAT MED | 27 |
| COMPUT STAT DATA AN | 26 |
| COMMUN STAT-THEOR M | 24 |
| INT STAT REV | 23 |
| J STAT COMPUT SIM | 22 |
| ELECTRON J STAT | 21 |
| J APPL STAT | 20 |
| COMMUN STAT-SIMUL C | 19 |
| 文章引用數據 | 引用次數 |
| Post-selection inference for 1-penalized l... | 15 |
| Big data and partial least-squares predict... | 6 |
| Prior-based model checking | 5 |
| Variable selection for recurrent event dat... | 4 |
| CVX-based algorithms for constructing vari... | 2 |
| On the minimum coverage probability of mod... | 2 |
| Linear operator-based statistical analysis... | 2 |
| Online updating method with new variables ... | 2 |
| A new integrated likelihood for estimating... | 2 |
| Distance-based depths for directional data | 2 |
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