期刊名：Stats

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/stats

为了帮助您更好地了解统计学领域的最新进展，我们精心筛选了一系列高质量文献，涵盖统计和统计学应用的多个方面。我们为您精选了一些文献，全部来自世界各国顶尖机构，希望这些文献能为您提供新思路。快来看看吧！

1. Requiem for Olympic Ethics and Sports’ Independence

奥林匹克伦理与体育独立性的安魂曲

https://www.mdpi.com/3423376

2. Ethicametrics: A New Interdisciplinary Science

伦理计量学：一门新兴的跨学科科学

https://www.mdpi.com/3369452

3. Maximum Likelihood and Calibrating Prior Prediction Reliability Bias Reference Charts

最大似然与校准先验预测可靠性偏差参考图表

https://www.mdpi.com/3578316

4. A Copula-Based Model for Analyzing Bivariate Offense Data

基于Copula函数的双变量犯罪数据分析模型

https://www.mdpi.com/3595922

5. Machine Learning Ensemble Algorithms for Classification of Thyroid Nodules Through Proteomics: Extending the Method of Shapley Values from Binary to Multi-Class Tasks

基于蛋白质组学的甲状腺结节分类的机器学习集成算法：将 Shapley 值方法从二分类任务扩展到多分类任务

https://www.mdpi.com/3405716

6. Enhancing Diversity and Improving Prediction Performance of Subsampling-Based Ensemble Methods

增强基于子采样集成方法的多样性并提高其预测性能

https://www.mdpi.com/3518586

7. Unraveling Similarities and Differences Between Non-Negative Garrote and Adaptive Lasso: A Simulation Study in Low- and High-Dimensional Data

揭示非负套索算法与自适应套索算法的异同：低维和高维数据的模拟研究

https://www.mdpi.com/3437716

8. Silhouette-Based Evaluation of PCA, Isomap, and t-SNE on Linear and Nonlinear Data Structures

基于轮廓系数的PCA、Isomap和t-SNE在线性和非线性数据结构上的评估

https://www.mdpi.com/3573282

9. Validated Transfer Learning Peters–Belson Methods for Survival Analysis: Ensemble Machine Learning Approaches with Overfitting Controls for Health Disparity Decomposition

用于生存分析的已验证迁移学习 Peters-Belson 方法：具有过拟合控制的集成机器学习方法用于健康差异分解

https://www.mdpi.com/3628790

10. Bidirectional f-Divergence-Based Deep Generative Method for Imputing Missing Values in Time-Series Data

基于双向f散度的深度生成方法用于时间序列数据缺失值的插补

https://www.mdpi.com/3133144

Stats 期刊介绍

Stats期刊主题涵盖统计学与应用统计学的所有核心领域，重点关注统计理论与方法、概率论、随机过程，以及统计学在多个科学领域创新应用中的理论与方法，包括生物学、生物医学、医学、金融与商业、经济学与社会科学、物理学、数据科学及工程（涵盖机器学习与人工智能等前沿方向）。目前，期刊已被ESCI (Web of Science)、Scopus等重要国际数据库收录，其Citescore指数为1.8，JCR类别排名位于“统计学与概率论”分区（Q3）。