Journal Of Multivariate Analysis
SCI SCIE 国际简称：J MULTIVARIATE ANAL 中文名称：多元分析杂志Journal Of Multivariate Analysis杂志是一本数学-统计学与概率论应用杂志。是一本国际优秀学术杂志，由Academic Press Inc.出版，该期刊创刊于1971年，出版周期为Monthly，始终保持着高质量和高水平的学术内容。在中科院分区表《新锐期刊分区表》中，被归类为大类学科分区3区，显示出其优秀的学术水平和影响力。
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ISSN：0047-259X
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出版地区：UNITED STATES
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出版周期：Monthly
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E-ISSN：1095-7243
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创刊时间：1971
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出版语言：English
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是否OA：未开放
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预计审稿时间：约3.0个月
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影响因子：1.6
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是否预警：否
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研究方向：数学,统计学与概率论
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年发文量：138
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研究类文章占比：99.28%
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Gold OA文章占比：22.98%
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H-index：66
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开源占比：0.0694
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文章自引率：0.25
杂志简介
《多元分析杂志》（JMVA）成立于 1971 年，是发表与多维数据分析和解释相关的新方法和创新应用的中心场所。
该杂志欢迎对多元数据分析和建模各个方面的贡献，包括聚类分析、判别分析、因子分析和多维连续或离散分布理论。当前感兴趣的主题包括但不限于推理方面
Copula 建模
函数数据分析
图形建模
高维数据分析
图像分析
多元极值理论
稀疏建模
空间统计。
值得一提的是，Journal Of Multivariate Analysis已成功入选SCI（科学引文索引） 、 SCIE（科学引文索引扩展版） 等国际知名数据库，这进一步彰显了其作为国际优秀期刊的卓越地位和广泛影响力。自创刊以来，该杂志一直保持着Monthly的出版周期，以高质量、高水平的学术内容著称。在JCR（Journal Citation Reports）分区等级中，该期刊荣获Q2评级。此外，其CiteScore指数达到3.6，该期刊2026年的影响因子达到1.6，再次验证了其优秀学术水平。
Journal Of Multivariate Analysis是一本未开放获取期刊，但其高质量的学术内容和广泛的影响力使其成为了数学-统计学与概率论研究领域不可或缺的重要刊物。无论是对于学者、研究人员还是学术界来说，该期刊都是一份不可或缺的重要资源。
期刊指数
中科院SCI分区
CiteScore指数
自引率
发文量
影响因子
中科院SCI分区是中国科学院对SCI期刊进行的一种分类和评级。在学术界，中科院SCI分区被广泛应用于科研业绩奖励、职称评审等方面。许多高校和科研单位会按照中科院SCI分区的标准来加权计算科研成果的影响力。因此，对于科研工作者来说，了解中科院SCI分区的标准和方法，以及具体的分区结果，对于评估自己的科研成果和选择合适的期刊发表论文都非常重要。
CiteScore（或称为引用指数）是由全球著名学术出版商Elsevier于2016年12月基于Scopus数据源推出的期刊评价指标。CiteScore指数能够反映期刊在较长时间内的平均影响力。通过计算期刊过去四年内发表的文章被引用的次数，这使得该指标能够更准确地评估期刊的影响力和学术价值。
自引率的计算公式为：自引率 = （期刊自己发表的文章被自己引用的次数） / （期刊自己发表的文章总数）。其中，期刊自己发表的文章指的是该期刊所发表的所有论文，包括文章、综述、简报、通讯等各类论文。如果自引率过高，可能会影响到该期刊的学术声誉和权威性。
中科院分区表
《新锐期刊分区表》 2026年3月发布
| Top期刊 | 综述期刊 | 大类学科 | 小类学科 |
| 否 | 否 | 数学 3区 |
STATISTICS & PROBABILITY
统计学与概率论
2区
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期刊分区表 2025年3月升级版
| Top期刊 | 综述期刊 | 大类学科 | 小类学科 |
| 否 | 否 | 数学 2区 |
STATISTICS & PROBABILITY
统计学与概率论
2区
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JCR 分区
2025-2026年最新版
| 按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：STATISTICS & PROBABILITY | SCIE | Q2 | 62 / 170 |
63.8 |
| 学科：STATISTICS & PROBABILITY | SCIE | Q1 | 28 / 170 |
83.82 |
CiteScore 分区（2026年6月最新版）
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||||||
| 3.6 | 1.024 | 1.392 |
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文章摘录
- To minimize the expected total sampling cost in sequential testing about a random vecto Author: Xing, Yiming Journal: JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS. 2026; Vol. 215, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.jmva.2026.105640
- Spectral analysis of high-dimensional spot volatility matrix with application Author: Liu, Qiang; Liu, Yiming; Liu, Zhi; Zhou, Wang Journal: JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS. 2026; Vol. 214, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.jmva.2026.105637
- Tests for the significance of a correlation matrix via via ℓa-norms in high-dimension Author: Xu, Yuanya; Li, Weiming Journal: JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS. 2026; Vol. 214, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.jmva.2026.105619
- Adaptive l q regularized estimation for high-dimensional sparse covariance matri Author: Wang, Xin; Zhao, Hongxin; Zhou, Zhenwei; Kong, Lingchen; Wang, Liqun Journal: JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS. 2026; Vol. 214, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.jmva.2026.105624
- Tensor-on-vector regression with interactions with application to fMRI dat Author: Liang, Jinwen; Yu, Keming; Pan, Jianxin; Hardle, Wolfgang Karl; Tian, Maozai Journal: JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS. 2026; Vol. 214, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.jmva.2026.105625
- Differential distance correlation and its application Author: Liu, Yixiao; Shang, Pengjian Journal: JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS. 2026; Vol. 214, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.jmva.2026.105631
- Kernel quantile regression for semiparametric partially linear time-varying-coefficient model based on a history process of longitudinal dat Author: Wang, Wenshan; Liu, Xiufang; Deng, Dianliang Journal: JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS. 2026; Vol. 214, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.jmva.2026.105629
- Adaptive sphericity tests for high dimensional dat Author: Zhao, Ping; Yang, Wenwan; Feng, Long; Zhang, Xiaoxu; Wang, Zhaojun Journal: JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS. 2026; Vol. 214, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.jmva.2026.105634
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组合学与优化中的通信中科院分区：4区 CiteScore：2.5
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