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        Metrika

        MetrikaSCIE

        國際簡稱:METRIKA  參考譯名:公制

        • 中科院分區

          4區

        • CiteScore分區

          Q3

        • JCR分區

          Q3

        基本信息:
        ISSN:0026-1335
        E-ISSN:1435-926X
        是否OA:未開放
        是否預警:否
        TOP期刊:否
        出版信息:
        出版地區:GERMANY
        出版商:Springer Berlin Heidelberg
        出版語言:English
        出版周期:Bimonthly
        出版年份:1958
        研究方向:數學-統計學與概率論
        評價信息:
        影響因子:0.9
        H-index:36
        CiteScore指數:1.5
        SJR指數:0.535
        SNIP指數:1.106
        發文數據:
        Gold OA文章占比:19.12%
        研究類文章占比:100.00%
        年發文量:47
        自引率:0.1428...
        開源占比:0.1404
        出版撤稿占比:0
        出版國人文章占比:0.23
        OA被引用占比:0.0404...
        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Metrika期刊介紹

        Metrika is an international journal for theoretical and applied statistics. Metrika publishes original research papers in the field of mathematical statistics and statistical methods. Great importance is attached to new developments in theoretical statistics, statistical modeling and to actual innovative applicability of the proposed statistical methods and results. Topics of interest include, without being limited to, multivariate analysis, high dimensional statistics and nonparametric statistics; categorical data analysis and latent variable models; reliability, lifetime data analysis and statistics in engineering sciences.

        期刊簡介Metrika期刊介紹

        《Metrika》自1958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:

        Cite Score數據(2024年最新版)Metrika Cite Score數據

        • CiteScore:1.5
        • SJR:0.535
        • SNIP:1.106
        學科類別 分區 排名 百分位
        大類:Mathematics 小類:Statistics and Probability Q3 179 / 278

        35%

        大類:Mathematics 小類:Statistics, Probability and Uncertainty Q3 109 / 168

        35%

        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Metrika 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 4區 STATISTICS & PROBABILITY 統計學與概率論 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Metrika 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:STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q3 102 / 168

        39.6%

        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 125 / 168

        25.89%

        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
        • CHINA MAINLAND54
        • USA28
        • GERMANY (FED REP GER)18
        • India18
        • Canada16
        • France13
        • Spain9
        • Greece7
        • Iran7
        • Italy7

        本刊中國學者近年發表論文

        • 1、Lasso regression in sparse linear model with phi-mixing errors

          Author: Peng, Ling; Zhu, Yan; Zhong, Wenxuan

          Journal: METRIKA. 2023; Vol. 86, Issue 1, pp. 1-26. DOI: 10.1007/s00184-022-00860-7

        • 2、Empirical likelihood based tests for detecting the presence of significant predictors in marginal quantile regression

          Author: Tang, Songqiao; Wang, Huiyu; Yan, Guanao; Zhang, Lixin

          Journal: METRIKA. 2023; Vol. 86, Issue 2, pp. 149-179. DOI: 10.1007/s00184-022-00866-1

        • 3、A-optimal designs for non-parametric symmetrical global sensitivity analysis

          Author: Chen, Xueping; Gai, Yujie; Wang, Xiaodi

          Journal: METRIKA. 2023; Vol. 86, Issue 2, pp. 219-237. DOI: 10.1007/s00184-022-00872-3

        • 4、Communication-efficient sparse composite quantile regression for distributed data

          Author: Yang, Yaohong; Wang, Lei

          Journal: METRIKA. 2023; Vol. 86, Issue 3, pp. 261-283. DOI: 10.1007/s00184-022-00868-z

        • 5、Bayesian empirical likelihood of quantile regression with missing observations

          Author: Liu, Chang-Sheng; Liang, Han-Ying

          Journal: METRIKA. 2023; Vol. 86, Issue 3, pp. 285-313. DOI: 10.1007/s00184-022-00869-y

        • 6、A constrained maximum likelihood estimation for skew normal mixtures

          Author: Jin, Libin; Chiu, Sung Nok; Zhao, Jianhua; Zhu, Lixing

          Journal: METRIKA. 2023; Vol. 86, Issue 4, pp. 391-419. DOI: 10.1007/s00184-022-00873-2

        • 7、Lower-order confounding information of inverse Yates-order designs with three levels

          Author: Huang, Zhiyun; Li, Zhiming; Zhang, Ge; Chen, Tao

          Journal: METRIKA. 2023; Vol. 86, Issue 2, pp. 239-259. DOI: 10.1007/s00184-022-00876-z

        • 8、Communication-efficient distributed estimation for high-dimensional large-scale linear regression

          Author: Liu, Zhan; Zhao, Xiaoluo; Pan, Yingli

          Journal: METRIKA. 2023; Vol. 86, Issue 4, pp. 455-485. DOI: 10.1007/s00184-022-00878-x

        投稿常見問題

        通訊方式:SPRINGER HEIDELBERG, TIERGARTENSTRASSE 17, HEIDELBERG, GERMANY, D-69121。

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