统计期刊介绍——Journal of Statistical Planning and Inference（JSPI）

0、引言

今天写帖子来介绍一下统计学中的期刊《Journal of Statistical Planning and Inference》。我们将会从分区、简介和发表内容等方面来了解这个期刊。

1、JSPI 简介

1.1 中文

《统计规划与推断》杂志将自己定位为统计学和概率的经典方面与新兴的跨学科方面之间的多方面和全方位的桥梁，这些方面有可能彻底改变这一主题。虽然我们在统计推理、设计、经典概率和大样本方法方面保持了传统的优势，但我们也有一个更包容和更广泛的范围来跟上我们作为统计学家、数学家和科学家所面临的新问题，如聚类、后模型选择推理、深度学习和随机网络。
我们在统计、概率、离散数学、机器学习和生物信息学的各个分支发表高质量的文章。我们也特别欢迎关于统计、概率、机器学习和一般生物统计等基本主题的优秀和最新的评论文章。给编辑的深思熟虑的信件，需要解决的有趣问题，以及带有优雅或美丽元素的简短笔记都同样受欢迎。
我们希望成为最广泛的国际平台，在我们领域的各个方面进行高质量的研究，无论是传统的还是前沿的。我们编辑委员会的质量和广度反映了这一独特的优先事项。

1.2 英文

下面是官网的原文介绍：
The Journal of Statistical Planning and Inference offers itself as a multifaceted and all-inclusive bridge between classical aspects of statistics and probability, and the emerging interdisciplinary aspects that have a potential of revolutionizing the subject. While we maintain our traditional strength in statistical inference, design, classical probability, and large sample methods, we also have a far more inclusive and broadened scope to keep up with the new problems that confront us as statisticians, mathematicians, and scientists, such as clustering, post model selection inference, deep learning and random networks.

We publish high quality articles in all branches of statistics, probability, discrete mathematics, machine learning, and bioinformatics. We also especially welcome well written and up to date review articles on fundamental themes of statistics, probability, machine learning, and general biostatistics. Thoughtful letters to the editors, interesting problems in need of a solution, and short notes carrying an element of elegance or beauty are equally welcome.

We want to serve as the broadest international platform for high quality research on every aspect of our field, traditional and cutting edge. The quality and the breadth of our editorial board reflects that singular priority.

2、JSPI分区

从下面可以看到，在2022年时3区，至今为止都是四区。

3、deepseek的介绍

《Journal of Statistical Planning and Inference》（JSPI）这本期刊的详细信息。它是一本历史悠久、由Elsevier出版的统计学领域国际期刊。

🎯 期刊概览

• 核心定位：JSPI旨在成为连接统计学与概率论的经典领域和新兴跨学科方向的桥梁。它在保持统计推断、实验设计、经典概率论和大样本方法等传统优势的同时，也拓展了更广泛的研究范围。
• 收录范围：期刊收录统计学、概率论、离散数学、机器学习及生物信息学所有分支的高质量文章。它也特别欢迎关于统计学、概率论、机器学习和生物统计学主题的综述文章，以及写给编辑的信件、需要解决的疑难问题和简短的笔记。
• 出版信息：
  • 出版社：Elsevier
  • 创刊年份：1977年
  • 出版周期：月刊
  • ISSN：0378-3758 (印刷版)，1873-1171 (电子版)

📊 期刊指标与分区

下表汇总了JSPI近年来的关键学术指标，请注意数据年份可能有所不同。

指标类型	具体数据	备注
影响因子 (IF)	2023年：0.8 2022年：0.9	呈现下降趋势
JCR分区	2023年：STATISTICS & PROBABILITY - Q4	位于Q4区
中科院分区	2025年：数学 4区 / 统计学与概率论 4区 2023年：数学 4区 / 统计学与概率论 4区	分区相对稳定
CiteScore	1.90 (2022-2023)	-
h-index	66	-
自引率	约 4.60%	-
年文章数	约 61 - 144 篇	-

✍️ 投稿相关信息

如果你考虑向该期刊投稿，以下信息可能对你有帮助：

• 投稿网址：主要通过Elsevier的投稿系统，有以下两个入口：
  • https://www.editorialmanager.com/JSPI
  • http://ees.elsevier.com/jspi/
• 语言要求：稿件需使用规范的英文撰写，美式或英式用法均可，但不能混用。
• 审稿周期：根据网友分享的经验，平均审稿周期一般为 3-6周 。
• 录用比例：网友普遍反映投稿相对容易 。
• 文章类型：期刊接受研究论文、综述文章、书评等多种体裁。

💡 投稿建议

综合来看，JSPI是一本传统且严谨的统计学期刊，有以下几个特点：

• 优势：作为Elsevier出版的SCI收录期刊，拥有较长的历史和国际化的编辑团队。根据网友反馈，审稿速度在SCI期刊中属于较快的一类。
• 考量：期刊的影响因子相对较低，并且在JCR和中科院分区中均位于三四区，在学术影响力的评价体系中不属于顶尖层级。
• 适用场景：非常适合作为统计学、概率论及相关交叉领域研究的投稿选择，尤其对于追求较快发表周期或研究成果更侧重于理论深度与方法创新的研究者来说，是一个值得考虑的选项。

4、统计方法类的文章类型

关于 Journal of Statistical Planning and Inference 收录的统计方法方向。简单来说，这本期刊既注重统计学的传统核心领域，也积极拥抱新兴的跨学科方向 📚。

下面这个表格汇总了它的主要收录方向：

主要方向类别	具体研究领域
传统核心领域	统计推断 (Statistical Inference) 、实验设计 (Design) 、经典概率论 (Classical Probability) 、大样本方法 (Large Sample Methods)
前沿与交叉领域	离散数学 (Discrete Mathematics) 、机器学习 (Machine Learning) 、生物信息学 (Bioinformatics) 、生物统计学 (Biostatistics)
其他相关领域	应用数学 、计量经济学 、计算机科学

💡 期刊特点与投稿建议

为了让你对这本期刊有更全面的了解，这里还有一些补充信息：

• 广泛的包容性：除了常规的研究论文，该刊也欢迎高质量的综述文章、写给编辑的评论信件、需要解决的疑难问题以及具有优雅或美感的简短笔记。
• 审稿与发表：根据网友分享的经验，这本期刊的审稿周期相对较快，平均在3-6周左右，并且录用比例较高，被普遍认为相对容易发表。
• 期刊影响力：需要注意的是，根据搜索结果，该期刊的影响因子目前在0.8-0.9左右（2023年），在中科院分区中位于数学大类的4区。