Journal Of Multivariate Analysis

Journal Of Multivariate Analysis SCIE

多元分析杂志  国际简称:J MULTIVARIATE ANAL

  • 数学 大类学科
  • STATISTICS & PROBABILITY 小类学科
  • 3区 中科院分区
  • Q2 JCR分区

Journal Of Multivariate Analysis(多元分析杂志杂志)是由Academic Press Inc.出版社主办的一本以数学-STATISTICS & PROBABILITY为研究方向,OA非开放(Not Open Access)的国际优秀期刊。旨在帮助发展和壮大数学及相关学科的各个方面。该期刊接受多种不同类型的文章。本刊出版语言为English,创刊于1971年。自创刊以来,已被SCIE(科学引文索引扩展板)等国内外知名检索系统收录。该杂志发表了高质量的论文,重点介绍了STATISTICS & PROBABILITY在分析和实践中的理论、研究和应用。

杂志介绍

  • ISSN:0047-259X

    E-ISSN:1095-7243

    出版商:Academic Press Inc.

  • 出版语言:English

    出版地区:UNITED STATES

    出版周期:Monthly

  • 是否OA:未开放

    是否预警:否

    创刊时间:1971

  • 年发文量:75

    影响因子:1.4

    研究类文章占比:100.00%

    Gold OA文章占比:25.84%

    H-index:66

    出版国人文章占比:

    出版撤稿文章占比:

    开源占比:0.06...

    文章自引率:0.25

《Journal Of Multivariate Analysis》是一份国际优秀期刊,为数学领域的研究人员和从业者提供科学论坛。该期刊涵盖了数学及相关学科的所有方面,包括基础和应用研究,使读者能够获得来自世界各地的最新、前沿的研究。该期刊欢迎涉及数学领域的原创理论、方法、技术和重要应用的稿件,并刊载了涉及数学领域的相关栏目:综述、论著、述评、论著摘要等。所有投稿都有望达到高标准的科学严谨性,并为推进该领域的科研知识传播做出贡献。该期刊最新CiteScore值为2.4,最新影响因子为1.4,SJR指数为0.837,SNIP指数为1.169。

期刊Journal Of Multivariate Analysis近年评价数据趋势图

中科院SCI期刊分区大类分区趋势图
期刊自引率趋势图
期刊CiteScore趋势图
期刊影响因子趋势图
期刊年发文量趋势图

期刊CiteScore指数统计(2024年最新版)

CiteScore指标的应用非常广泛,以期刊的引用次数为基础评估期刊的影响力。它可以反映期刊的学术影响力和学术水平,是学术界常用的期刊评价指标之一。

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
2.4 0.837 1.169
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Numerical Analysis Q2 35 / 88

60%

大类:Mathematics 小类:Statistics and Probability Q2 112 / 278

59%

大类:Mathematics 小类:Statistics, Probability and Uncertainty Q2 73 / 168

56%

CiteScore是由Elsevier公司开发的一种用于衡量科学期刊影响力的指标,以期刊的引用次数为基础评估期刊的影响力。这个指标是由Scopus数据库支持,以四年为一个时段,连续评估期刊和丛书的引文影响力的。具体来说,CiteScore是计算某期刊连续三年发表的论文在第四年度的篇均引用次数。CiteScore和影响因子(IF)有所不同。例如,在影响因子的计算中,分子是来自所有文章的引用次数,包括编辑述评、读者来信、更正信息和新闻等非研究性文章,而分母则不包括这些非研究性文章。然而,在CiteScore的计算中,分子和分母都包括这些非研究性文章。因此,如果这些非研究性文章比较多,由于分母较大,相较于影响因子,CiteScore计算出来的分数可能会偏低。此外,CiteScore的引用数据来自Scopus数据库中的22000多个期刊,比影响因子来自Web of Science数据库的11000多个期刊多了一倍。

期刊WOS(JCR)分区(2023-2024年最新版)

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q2 53 / 168

68.8%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q1 34 / 168

80.06%

WOS(JCR)分区是由科睿唯安公司提出的一种新的期刊评价指标,分区越靠前一般代表期刊质量越好,发文难度也越高。这种分级体系有助于科研人员快速了解各个期刊的影响力和地位。JCR将所有期刊按照各个学科领域进行分类,然后以影响因子为标准平均分为四个等级:Q1、Q2、Q3和Q4区。这种设计使得科研人员可以更容易地进行跨学科比较。

中科院SCI期刊分区

中科院SCI期刊分区是由中国科学院国家科学图书馆制定的。将所有的期刊按照学科进行分类,以影响因子为标准平均分为四个等级。分区越靠前一般代表期刊质量越好,发文难度也越高。

2023年12月升级版

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
数学 3区
STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论
3区

2022年12月升级版

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
数学 2区
STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论
2区

2021年12月旧的升级版

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
数学 3区
STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论
3区

2021年12月基础版

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
数学 3区
STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论
4区

2021年12月升级版

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
数学 3区
STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论
3区

2020年12月旧的升级版

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
数学 3区
STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论
3区

投稿提示

Journal Of Multivariate Analysis(中文译名多元分析杂志杂志)是一本专注于数学,统计学与概率论领域的国际期刊,致力于为全球STATISTICS & PROBABILITY领域的研究者提供一个高质量的学术交流平台。该期刊ISSN:0047-259X,E-ISSN:1095-7243,出版周期Monthly。在中科院的大类学科分类中,该期刊属于数学范畴,而在小类学科中,它主要涵盖了STATISTICS & PROBABILITY这一领域。编辑部诚挚邀请广大数学领域的专家学者投稿,内容可以涵盖数学的综合研究、实践应用、创新成果等方面。同时,我们也欢迎学者们就相关主题进行简短的交流和评论,以促进学术界的互动与合作。为了保证期刊的质量,审稿周期预计为 约3.0个月 约17.6周。在此期间,编辑部将对所有投稿进行严格的同行评审,以确保发表的文章具有较高的学术价值和实用性。

值得一提的是,Journal Of Multivariate Analysis近期并未被列入国际期刊预警名单,这意味着其学术质量和影响力得到了广泛认可。该期刊为数学领域的学者提供了一个优质的学术交流平台。因此,关注并投稿至Journal Of Multivariate Analysis无疑是一个明智的选择,这将有助于提升您的学术声誉和研究成果的传播。

多年来,我们专注于期刊投稿服务,能够为您分析推荐目标期刊。凭借多年来丰富的投稿经验和专业指导,我们有效助力提升录用几率。点击以下按钮即可免费咨询。

投稿咨询

期刊发文分析

期刊引用数据次数统计
期刊引用数据 引用次数
ANN STAT 459
J MULTIVARIATE ANAL 362
J AM STAT ASSOC 329
BIOMETRIKA 196
J R STAT SOC B 174
COMPUT STAT DATA AN 112
STAT SINICA 103
J STAT PLAN INFER 95
STAT PROBABIL LETT 83
BERNOULLI 65
期刊被引用数据次数统计
期刊被引用数据 引用次数
J MULTIVARIATE ANAL 362
COMMUN STAT-THEOR M 136
COMPUT STAT DATA AN 96
ELECTRON J STAT 87
STAT PROBABIL LETT 77
ANN STAT 76
STAT SINICA 70
STAT PAP 68
BERNOULLI 62
J ECONOMETRICS 60
文章引用数据次数统计
文章引用数据 引用次数
Recent advances in functional data analysi... 18
Scale and shape mixtures of multivariate s... 11
MATS: Inference for potentially singular a... 9
PCA-based estimation for functional linear... 8
Angle-based joint and individual variation... 7
On model-based clustering of skewed matrix... 7
Model selection in sparse high-dimensional... 7
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