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期刊封面

Computational Statistics & Data Analysis《计算统计与数据分析》

月刊 - 荷兰

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所属分区：3区

是否TOP：非TOP期刊

是否综述：非综述期刊

是否OA：OA混合

国际标准刊号：ISSN 0167-9473；EISSN 1872-7352

期刊语言：英语

出版区域：荷兰

定价：0

出版地址：ELSEVIER , RADARWEG 29, AMSTERDAM, Netherlands, 1043 NX

期刊邮箱：

投稿网址：https://www.editorialmanager.com/CSDA

期刊网址： https://www.sciencedirect.com/journal/computational-statistics-and-data-analysis

出版商网址： https://www.sciencedirect.com

Computational Statistics & Data Analysis《计算统计与数据分析》（官网投稿）

简介

期刊简称COMPUT STAT DATA AN
参考译名《计算统计与数据分析》
核心类别高质量科技期刊（T2）, 高质量科技期刊（T3）, SCIE核心, EI 外国期刊, 知网外文库,外文期刊,
IF影响因子
自引率
主要研究方向数学-COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS计算机：跨学科应用；STATISTICS & PROBABILITY统计学与概率论。计算统计和数据分析领域方法研究和应用。计算统计学：关注计算机对统计方法论的显性影响（如：贝叶斯计算、生物信息学、计算机图形学、计算密集型推断方法、数据探索、数据挖掘、专家系统、启发式算法、知识库系统、机器学习、神经网络、数值与优化方法、并行计算、统计数据库及统计系统）；收录统计软件与算法的开发、评估及验证研究（支持代码与论文同步存储）。数据分析统计方法论：聚焦创新数据分析策略与方法在生物统计（临床试验设计与分析、流行病学研究、统计遗传学、基因/环境交互作用）、化学计量学、分类技术、数据探索、密度估计、实验设计、环境计量学、教育统计、图像分析、市场营销、无模型数据探索、模式识别、心理测量学、统计物理学、图像处理及稳健统计等领域的应用；方法论涵盖：自助法、分类技术、临床试验、数据探索、密度估计、实验设计、模式识别/图像分析、参数与非参数方法、统计遗传学、贝叶斯建模、异常值检测、稳健统计、交叉验证、函数型数据分析、模糊统计分析、混合模型、模型选择与评估、非线性模型、偏最小二乘法、潜变量模型、结构方程模型、监督学习、信号提取与滤波、时间序列建模、纵向分析、多层级分析及质量控制。专项应用：关注统计与计算的交叉研究（如：统计方法论比较、计算机辅助统计教学、模拟实验）；具有实际应用价值的深度统计分析（涉及社会科学、市场营销、心理测量学、化学计量学、信号处理、医学统计、环境计量学及统计物理学等领域）。统计数据科学：致力于发表理论基础扎实的数据驱动型理论与应用研究，需包含显著的计算或统计方法论创新；强调研究的全面性与可重复性，包括数据驱动方法论、算法及软件的创新；本板块与"计算与方法论统计网络"（CMStatistics）形成学术互补。

主要研究方向：

数学-COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS计算机：跨学科应用；STATISTICS & PROBABILITY统计学与概率论。计算统计和数据分析领域方法研究和应用。计算统计学：关注计算机对统计方法论的显性影响（如：贝叶斯计算、生物信息学、计算机图形学、计算密集型推断方法、数据探索、数据挖掘、专家系统、启发式算法、知识库系统、机器学习、神经网络、数值与优化方法、并行计算、统计数据库及统计系统）；收录统计软件与算法的开发、评估及验证研究（支持代码与论文同步存储）。数据分析统计方法论：聚焦创新数据分析策略与方法在生物统计（临床试验设计与分析、流行病学研究、统计遗传学、基因/环境交互作用）、化学计量学、分类技术、数据探索、密度估计、实验设计、环境计量学、教育统计、图像分析、市场营销、无模型数据探索、模式识别、心理测量学、统计物理学、图像处理及稳健统计等领域的应用；方法论涵盖：自助法、分类技术、临床试验、数据探索、密度估计、实验设计、模式识别/图像分析、参数与非参数方法、统计遗传学、贝叶斯建模、异常值检测、稳健统计、交叉验证、函数型数据分析、模糊统计分析、混合模型、模型选择与评估、非线性模型、偏最小二乘法、潜变量模型、结构方程模型、监督学习、信号提取与滤波、时间序列建模、纵向分析、多层级分析及质量控制。专项应用：关注统计与计算的交叉研究（如：统计方法论比较、计算机辅助统计教学、模拟实验）；具有实际应用价值的深度统计分析（涉及社会科学、市场营销、心理测量学、化学计量学、信号处理、医学统计、环境计量学及统计物理学等领域）。统计数据科学：致力于发表理论基础扎实的数据驱动型理论与应用研究，需包含显著的计算或统计方法论创新；强调研究的全面性与可重复性，包括数据驱动方法论、算法及软件的创新；本板块与"计算与方法论统计网络"（CMStatistics）形成学术互补。

Computational Statistics & Data Analysis《计算统计与数据分析》（月刊）. Computational Statistics and Data Analysis (CSDA), an Official Publication of the n...[显示全部]

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