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BIOMETRIKA

BIOMETRIKA

BIOMETRIKA
影响因子：2.8
是否综述期刊：否
是否预警：不在预警名单内
是否OA：否
出版国家/地区：ENGLAND
出版社：Oxford University Press
发刊时间：1901
发刊频率：Quarterly
收录数据库：SCIE/Scopus收录
ISSN：0006-3444

期刊介绍

Biometrika is primarily a journal of statistics in which emphasis is placed on papers containing original theoretical contributions of direct or potential value in applications. From time to time, papers in bordering fields are also published.
Biometrika主要是一个统计学杂志，重点放在论文包含原始理论贡献的直接或潜在的应用价值。此外，还不时地发表一些边缘领域的论文。
年发文量 67
国人发稿量 12.27
国人发文占比 0.18%
自引率 -
平均录取率0
平均审稿周期 较慢,6-12周
版面费 -
偏重研究方向 生物-生物学
期刊官网 https://academic.oup.com/biomet
投稿链接 https://mc.manuscriptcentral.com/biometrika

期刊高被引文献

Gene hunting with hidden Markov model knockoffs
来源期刊：BiometrikaDOI：10.1093/biomet/asy033
The debiased Whittle likelihood
来源期刊：BiometrikaDOI：10.1093/BIOMET/ASY071
Simultaneous Control of All False Discovery Proportions in Large-Scale Multiple Hypothesis Testing
来源期刊：BiometrikaDOI：10.1093/biomet/asz041
Spectral density estimation for random fields via periodic embeddings.
来源期刊：BiometrikaDOI：10.1093/biomet/asz004
Accounting for unobserved covariates with varying degrees of estimability in high-dimensional biological data.
来源期刊：BiometrikaDOI：10.1093/biomet/asz037
Rejoinder: ‘Gene hunting with hidden Markov model knockoffs’
来源期刊：BiometrikaDOI：10.1093/biomet/asy075
来源期刊：DOI：
Generalized meta-analysis for multiple regression models across studies with disparate covariate information.
来源期刊：BiometrikaDOI：10.1093/biomet/asz030
Constrained likelihood for reconstructing a directed acyclic Gaussian graph.
来源期刊：BiometrikaDOI：10.1093/biomet/asy057
Identifiability and estimation of structural vector autoregressive models for subsampled and mixed-frequency time series.
来源期刊：BiometrikaDOI：10.1093/biomet/asz007
Testing for independence in arbitrary distributions
来源期刊：BiometrikaDOI：10.1093/biomet/asy059
Counting process-based dimension reduction methods for censored outcomes.
来源期刊：BiometrikaDOI：10.1093/biomet/asy064
Integrating the evidence from evidence factors in observational studies
来源期刊：BiometrikaDOI：10.1093/BIOMET/ASZ003
A sequential algorithm for false discovery rate control on directed acyclic graphs
来源期刊：BiometrikaDOI：10.1093/biomet/asy066
Pseudo-population bootstrap methods for imputed survey data.
来源期刊：BiometrikaDOI：10.1093/BIOMET/ASZ001
Low-risk population size estimates in the presence of capture heterogeneity
来源期刊：BiometrikaDOI：10.1093/BIOMET/ASY065
Goodness‐of‐fit tests for the cure rate in a mixture cure model
来源期刊：BiometrikaDOI：10.1093/biomet/asy058
Homogeneity tests of covariance matrices with high-dimensional longitudinal data.
来源期刊：BiometrikaDOI：10.1093/BIOMET/ASZ011
Nonparametric regression with adaptive truncation via a convex hierarchical penalty
来源期刊：BiometrikaDOI：10.1093/biomet/asy056
Semiparametric inference for the dominance index under the density ratio model
来源期刊：BiometrikaDOI：10.1093/BIOMET/ASY068
Within-cluster resampling for multilevel models under informative cluster size
来源期刊：BiometrikaDOI：10.1093/BIOMET/ASZ035
Optimal designs for frequentist model averaging.
来源期刊：BiometrikaDOI：10.1093/BIOMET/ASZ036
On nonparametric maximum likelihood estimation with double truncation.
来源期刊：BiometrikaDOI：10.1093/BIOMET/ASZ038
Discussion of ‘Gene hunting with hidden Markov model knockoffs’
来源期刊：BiometrikaDOI：10.1093/biomet/asy063
Sufficient direction factor model and its application to gene expression quantitative trait loci discovery.
来源期刊：BiometrikaDOI：10.1093/BIOMET/ASZ010
Statistical inference of genetic pathway analysis in high dimensions.
来源期刊：BiometrikaDOI：10.1093/BIOMET/ASZ033
Testing for individual sphericity in heterogeneous panels
来源期刊：BiometrikaDOI：10.1093/BIOMET/ASZ018
On sparsity scales and covariance matrix transformations
来源期刊：BiometrikaDOI：10.1093/biomet/asz014
Nonidentifiability in the presence of factorization for truncated data.
来源期刊：BiometrikaDOI：10.1093/BIOMET/ASZ023

质量指标占比

研究类文章占比 OA被引用占比 撤稿占比 出版后修正文章占比
100.00%20.38%-3.7%

相关指数

影响因子
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预警情况

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时间 预警情况
2025年03月发布的2025版不在预警名单中
2024年02月发布的2024版不在预警名单中
2023年01月发布的2023版不在预警名单中
2021年12月发布的2021版不在预警名单中
2020年12月发布的2020版不在预警名单中
*来源：中科院《 国际期刊预警名单》

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WOS分区等级：Q2区
版本 按学科 分区
WOS期刊SCI分区
WOS期刊SCI分区
WOS期刊SCI分区是指SCI官方（Web of Science）为每个学科内的期刊按照IF数值排 序，将期刊按照四等分的方法划分的Q1-Q4等级，Q1代表质量最高，即常说的1区期刊。
（2024-2025年最新版）
BIOLOGY
Q2

中科院分区

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版本 大类学科 小类学科 Top期刊 综述期刊
2025年3月最新升级版
数学1区
MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学
1区
BIOLOGY 生物学
2区
STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论
2区
是
否
2023年12月升级版
数学2区
MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学
1区
BIOLOGY 生物学
2区
STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论
2区
否
否
2022年12月旧的升级版
数学2区
STATISTICS & PROBABILITY 统计学与概率论
1区
MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学
1区
BIOLOGY 生物学
2区
是
否