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Biometrika是数学领域的一本权威期刊。由Oxford University Press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1901年，是数学领域中具有代表性的学术刊物。该期刊主要刊载生物-生物学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。
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| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 数学 | 2区 | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 BIOLOGY 生物学 STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 | 1区 2区 2区 | 否 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 数学 | 2区 | STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 BIOLOGY 生物学 | 1区 1区 2区 | 是 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 数学 | 2区 | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 BIOLOGY 生物学 STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 | 1区 2区 2区 | 是 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 数学 | 2区 | BIOLOGY 生物学 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 | 4区 3区 3区 | 是 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 数学 | 2区 | MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 BIOLOGY 生物学 STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 | 1区 2区 2区 | 是 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 数学 | 2区 | BIOLOGY 生物学 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论 | 2区 2区 2区 | 是 | 否 |
| 按JIF指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：BIOLOGY | SCIE | Q2 | 39 / 109 |
64.7% |
| 学科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | SCIE | Q2 | 24 / 65 |
63.8% |
| 学科：STATISTICS & PROBABILITY | SCIE | Q1 | 22 / 168 |
87.2% |
| 按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：BIOLOGY | SCIE | Q1 | 24 / 109 |
78.44% |
| 学科：MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY | SCIE | Q2 | 17 / 65 |
74.62% |
| 学科：STATISTICS & PROBABILITY | SCIE | Q1 | 23 / 168 |
86.61% |
| 学科类别 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 大类：Mathematics 小类：General Mathematics | Q1 | 21 / 399 |
94% |
| 大类：Mathematics 小类：Statistics and Probability | Q1 | 24 / 278 |
91% |
| 大类：Mathematics 小类：Agricultural and Biological Sciences (miscellaneous) | Q1 | 24 / 193 |
87% |
| 大类：Mathematics 小类：Applied Mathematics | Q1 | 79 / 635 |
87% |
| 大类：Mathematics 小类：Statistics, Probability and Uncertainty | Q1 | 22 / 168 |
87% |
| 大类：Mathematics 小类：General Agricultural and Biological Sciences | Q1 | 36 / 221 |
83% |
| 年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
| 年发文量 | 77 | 77 | 71 | 71 | 73 | 73 | 71 | 92 | 90 | 70 |
| 国家/地区 | 数量 |
| USA | 148 |
| England | 30 |
| CHINA MAINLAND | 29 |
| Italy | 13 |
| Canada | 12 |
| GERMANY (FED REP GER) | 9 |
| Switzerland | 9 |
| Belgium | 8 |
| Australia | 6 |
| France | 4 |
| 机构 | 数量 |
| UNIVERSITY OF NORTH CAROLINA | 20 |
| UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 19 |
| UNIVERSITY OF PENNSYLVANIA | 17 |
| PENNSYLVANIA COMMONWEALTH SYSTEM OF HIGHER EDUCATION (PCSHE) | 14 |
| UNIVERSITY OF WASHINGTON | 13 |
| HARVARD UNIVERSITY | 11 |
| DUKE UNIVERSITY | 10 |
| STANFORD UNIVERSITY | 8 |
| LANCASTER UNIVERSITY | 7 |
| UNIVERSITY OF BRISTOL | 7 |
| 文章名称 | 引用次数 |
| Choosing between methods of combining p-values | 14 |
| Multivariate output analysis for Markov chain Monte Carlo | 12 |
| Gene hunting with hidden Markov model knockoffs | 11 |
| High-dimensional peaks-over-threshold inference | 10 |
| A non-model-based approach to bandwidth selection for kernel estimators of spatial intensity functions | 9 |
| Nonparametric independence testing via mutual information | 8 |
| Identifying causal effects with proxy variables of an unmeasured confounder | 7 |
| Unbiased Hamiltonian Monte Carlo with couplings | 7 |
| Asymptotic properties of approximate Bayesian computation | 7 |
| Decompositions of dependence for high-dimensional extremes | 7 |
SCIE
影响因子 0.3
SCIE
影响因子 0.8
SCIE
影响因子 1.3
CiteScore 2.3
SCIE
影响因子 1
CiteScore 1.6
SCIE
影响因子 2.4
CiteScore 3.7
SCIE
影响因子 0.2
CiteScore 0.8
SCIE
影响因子 0.9
CiteScore 3.3
SCIE
影响因子 4.4
CiteScore 6.2
SCIE
影响因子 1
CiteScore 1.6
SCIE
影响因子 1.4
CiteScore 3.9
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