应用概率统计

应用概率统计

统计源期刊
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国数学会概率统计学会
  • 类别:学会类
  • 审稿时间:1-3个月
  • 国内刊号:31-1256/O1
  • 国际刊号:1001-4268
  • 创刊:1985
  • 周期:双月刊
  • 语言:中文
  • 曾用名:应用概率统计
  • 邮发:4-414
  • 出版地:上海
  • 邮编:200241
  • 快捷分类:教育
  • 主编:马志明
  • 影响因子:0.58
  • 级别:统计源期刊
应用概率统计杂志简介 Magazine introduction
  • 应用概率统计杂志简介

    《应用概率统计》(双月刊)创刊于1985年, 是由中国科协主管、中国数学会概率统计学会主办的的全国性数学期刊。本刊宗旨:反映我国概率统计基础理论和应用研究的学术水平,大力促进我国概率统计的应用研究,发展概率统计的新方法,推广概率统计方法的应用成果,为经济建设服务。

    《应用概率统计》主要刊登:概率论与数理统计的理论和应用两方面有创造性最新科研成果。本刊是中国自然科学数学类核心期刊, 为中国数学会概率统计学会会刊。

  • 应用概率统计被以下数据库收录

    统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊)、CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版)、维普收录(中)、上海图书馆馆藏、知网收录(中)、JST 日本科学技术振兴机构数据库(日)、万方收录(中)、北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊)、数学文摘、国家图书馆馆藏

  • 应用概率统计期刊荣誉

    中国期刊全文数据库(CJFD)、中国核心期刊遴选数据库、中国科技期刊核心期刊、全国中文核心期刊

  • 应用概率统计栏目设置

    学术论文、应用简报、综合文章、应用研究、书评、教学检验、学术活动报道、新书介绍

应用概率统计杂志稿件要求 Magazine requirements

应用概率统计审稿

1-3个月

应用概率统计投稿须知

1.本刊自2007年1月开始正式启用网上编审系统。来稿务必通过本刊编审系统或E-mail将TeX源文件和相应的pdf文件传送至编辑部(TeX文件具体格式见网站提供的论文录入模版),来稿不退,请作者自留底稿。本刊不收Word等其它格式的稿件。

2.中文稿件需提供中文摘要、关键词和学科分类号,并附英文摘要、关键词与AMSSubjectClassification,为便于国际交流,方便非中文读者阅读,中文稿作者需要提供详细的英文摘要,阐述论文主要结论;英文稿件需提供英文摘要、关键词与AMSSubjectClassification,并附中文摘要、关键词和学科分类号。摘要部分同时应标明作者单位(请具体到系、室等)、所在省市及邮编。外文摘要中作者姓名用汉语拼音,姓在前,名在后。

3.文中外国人一律用原名,无需译名。

4.参考文献一律附在文后,并按文中引用的先后顺序编号.

5.来稿经审查后,如有必要请作者修改、压缩或誊清,编辑部有权对来稿作适当文字修改,不愿修改者请申明。作者修改稿件自收到修改通知3个月内须有回复,超过期限回复的修改搞,一律按重新投稿处理。

6.本刊不刊登已发表过同文种的文章,请勿一稿二投。但中文搞可以发表重大研究成果的中间成果,这些结果以后可以重新发表在英文刊物上,但需要注明中文期刊的出处,不算一稿多投。

7.从2011年1月1日起,根据本刊编委会最新提议,本刊取消审稿费。投稿论文不再收取审稿费。

8.稿件一旦录用,均收取论文发表费。从2007年1月开始版面费调整为:不超过8页的为80元/页,8页以上的从第9页开始为120元/页。

9.本刊编辑部设在华东师范大学。

10.凡在本刊发表的文章,版权归本刊所有。

11.为适应我国信息化建设需要,扩大作者学术交流渠道,凡在本刊上刊出的稿件,均视为作者同意收入。如作者不同意将文章编入以上数据库,请在来稿时声明,本刊将做适当处理。

12.投稿者应签署声明,保证没有任何抄袭和一稿多投情况,并同意转让有关版权,方可接受审稿。下载投稿申明。

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数据统计 data statistics
应用概率统计杂志数据统计
应用概率统计杂志影响因子
应用概率统计杂志发文量
应用概率统计杂志总被引频次
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    全程协助发表是针对学术论文,从评估到期刊接收,全过程进行专业协助的个性化订制服务,通过我们......

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    期刊推荐专家均来自医学、生物、化学、材料、物理、机械、人文等1200+领域知名期刊的评审团队......

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  • 论文翻译

    论文翻译有国内外高校和科研机构精通中英双语的专家,更有对应学科领域的母语专家翻译,达到国际期刊的录用要求提升接收概率。

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    使用国际期刊通用数据库进行英文审核,可以检查自己的文章重复度,获得与出版商相同的数据和重复率信息,从而保护自己的学术声誉。

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