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Bayesian Analysis
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人气：31

Bayesian Analysis SCIE

  • ISSN：1931-6690
  • 出版商：Carnegie Mellon University
  • 出版语言：English
  • E-ISSN：1936-0975
  • 出版地区：UNITED STATES
  • 是否预警：否
  • 创刊时间：2006
  • 出版周期：Irregular
  • TOP期刊：是
  • 影响因子：4.9
  • 是否OA：未开放
  • CiteScore：6.5
  • H-index：42
  • 研究类文章占比：100.00%
  • Gold OA文章占比：99.26%
  • 文章自引率：0.1363...
  • 开源占比：0.993
  • OA被引用占比：0.8333...
  • 出版国人文章占比：0.03
  • 国际标准简称：BAYESIAN ANAL
  • 涉及的研究方向：数学-数学跨学科应用
  • 中文名称：贝叶斯分析
  • 预计审稿周期： 12周，或约稿
国内分区信息：

大类学科：数学  中科院分区  2区

国际分区信息：

JCR学科：MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS、STATISTICS & PROBABILITY  JCR分区  Q1

学术咨询 免费咨询
期刊简介 国内分区 国际分区 CiteScore 期刊评价 发文统计 高引用文章
  • 影响因子：4.9
  • Gold OA文章占比：99.26%
  • OA被引用占比：0.8333...
  • CiteScore：6.5
  • 研究类文章占比：100.00%
  • 开源占比：0.993
  • 文章自引率：0.1363...
  • 出版国人文章占比：0.03

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Bayesian Analysis 期刊简介

Bayesian Analysis是数学领域的一本权威期刊。由Carnegie Mellon University出版社出版。该期刊主要发表数学领域的原创性研究成果。创刊于2006年，是数学领域中具有代表性的学术刊物。该期刊主要刊载数学-数学跨学科应用及其基础研究的前瞻性、原始性、首创性研究成果、科技成就和进展。该期刊不仅收录了该领域的科技成就和进展，更以其深厚的学术积淀和卓越的审稿标准，确保每篇文章都具备高度的学术价值。此外，该刊同时被SCIE数据库收录，并被划分为中科院SCI2区期刊，它始终坚持创新，不断专注于发布高度有价值的研究成果，不断推动数学领域的进步。

同时，我们注重来稿文章表述的清晰度，以及其与我们的读者群体和研究领域的相关性。为此，我们期待所有投稿的文章能够保持简洁明了、组织有序、表述清晰。该期刊平均审稿速度为平均 12周，或约稿 。若您对于稿件是否适合该期刊存在疑虑，建议您在提交前主动与期刊主编取得联系，或咨询本站的客服老师。我们的客服老师将根据您的研究内容和方向，为您推荐最为合适的期刊，助力您顺利投稿，实现学术成果的顺利发表。

Bayesian Analysis 期刊国内分区信息

中科院分区 2023年12月升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
数学 2区 MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 数学跨学科应用 STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 1区 2区 否 否
中科院分区 2022年12月升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
数学 2区 MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 数学跨学科应用 STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 2区 2区 否 否
中科院分区 2021年12月旧的升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
数学 2区 MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 数学跨学科应用 STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 1区 2区 是 否
中科院分区 2021年12月基础版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
数学 2区 MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 数学跨学科应用 STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 2区 2区 否 否
中科院分区 2021年12月升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
数学 2区 MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 数学跨学科应用 STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 1区 2区 是 否
中科院分区 2020年12月旧的升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
数学 2区 MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 数学跨学科应用 STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 2区 2区 否 否

Bayesian Analysis 期刊国际分区信息（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：MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 9 / 135

93.7%
学科：STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q1 6 / 168

96.7%
按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科：MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q2 35 / 135

74.44%
学科：STATISTICS & PROBABILITY SCIE Q1 25 / 168

85.42%

CiteScore指数（2024年最新版）

  • CiteScore：6.5
  • SJR：1.761
  • SNIP：2.697
学科类别 分区 排名 百分位
大类：Mathematics 小类：Statistics and Probability Q1 18 / 278

93%
大类：Mathematics 小类：Applied Mathematics Q1 57 / 635

91%

期刊评价数据趋势图

中科院分区趋势图
Created with Highcharts 4.2.6大类分区大类分区2014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年0.7511.251.51.7522.25
期刊影响因子和自引率趋势图
Created with Highcharts 4.2.6影响因子自引率影响因子自引率2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年2023年024681001020304050

发文统计

年发文量统计
年份 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023
年发文量 37 28 40 47 45 47 44 44 54 47
国家/地区发文量统计
国家/地区 数量
USA 94
England 25
Italy 19
Australia 9
France 8
Netherlands 8
CHINA MAINLAND 6
Canada 6
GERMANY (FED REP GER) 5
Norway 5
机构发文量统计
机构 数量
DUKE UNIVERSITY 17
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM 12
UNIVERSITY OF TEXAS SYSTEM 8
HARVARD UNIVERSITY 6
QUEENSLAND UNIVERSITY OF TECHNOLOGY (QUT) 6
RICE UNIVERSITY 6
STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORIDA 6
UNIVERSITY OF CAMBRIDGE 6
UNIVERSITY OF CHICAGO 6
UNIVERSITY OF WARWICK 6

高引用文章

文章名称 引用次数
Using Stacking to Average Bayesian Predictive Distributions (with Discussion) 42
Bayesian Cluster Analysis: Point Estimation and Credible Balls (with Discussion) 17
Constrained Bayesian Optimization with Noisy Experiments 13
Prior Distributions for Objective Bayesian Analysis 12
On the Use of Cauchy Prior Distributions for Bayesian Logistic Regression 12
Bayesian Inference and Testing of Group Differences in Brain Networks 10
Regularization and Confounding in Linear Regression for Treatment Effect Estimation 9
Dynamic Bayesian Influenza Forecasting in the United States with Hierarchical Discrepancy (with Discussion) 8
Locally Adaptive Smoothing with Markov Random Fields and Shrinkage Priors 7
High-Dimensional Confounding Adjustment Using Continuous Spike and Slab Priors 7

我们的优势

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