期刊名： Stats

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

1. 期刊介绍

Stats (ISSN 2571-905X) 是一个国际化、经同行评审的开放获取双月刊（读者免费）。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，Stats 期刊已被ESCI (Web of Science)、Scopus、RePEc 等数据库收录。

期刊主编

Wei Zhu教授

纽约州立大学石溪分校，美国

主编寄语

这是一个统计科学在统计/机器学习与大数据分析方向快速发展的时代。一方面，我们面临着人类历史上一些最大的不确定性与挑战，包括气候变化和流行病；另一方面，我们也在开发机器学习、人工智能、超级计算和云计算等强大工具。我们的应用领域也已超越传统范畴，社交网络分析、组学研究、影像研究、多学科交叉研究以及全球化商业日益成为主流，不断催生新的数据和分析需求。统计学界已积极迎接这一挑战，逐渐演变为一门新的数据科学学科——本质上是统计科学与计算机科学的融合。我们也鼓励学生从其他自然学科与人文学科中汲取知识，成长为新一代数据科学家。为了顺应时代并传承传统，本刊既重视经典统计学，也关注现代数据科学，以及所有关乎人类、社会和科学的核心应用领域。

文章推荐

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

经过验证的迁移学习 Peters–Belson 方法用于生存分析：带有过拟合控制的集成机器学习方法在健康差异分解中的应用

Menglu Liang and Yan Li

https://www.mdpi.com/2571-905X/8/4/114

2. Exact Inference for Random Effects Meta-Analyses for Small, Sparse Data

针对小样本稀疏数据的随机效应 Meta 分析的精确推断

Jessica Gronsbell, Zachary R. McCaw, Timothy Regis and Lu Tian

https://www.mdpi.com/2571-905X/8/1/5

3. Modeling Uncertainty in Ordinal Regression: The Uncertainty Rating Scale Model

有序回归中的不确定性建模：不确定性评定量表模型

Gerhard Tutz

https://www.mdpi.com/2571-905X/8/2/42

4. On the Decision-Theoretic Foundations and the Asymptotic Bayes Risk of the Region of Practical Equivalence for Testing Interval Hypotheses

关于检验区间假设的实用等价区域的决策理论基础及渐近贝叶斯风险

Riko Kelter

https://www.mdpi.com/2571-905X/8/3/56

5.Pattern Classification for Mixed Feature-Type Symbolic Data Using Supervised Hierarchical Conceptual Clustering

使用有监督层次概念聚类对混合特征类型符号数据进行模式分类

Manabu Ichino and Hiroyuki Yaguchi

https://www.mdpi.com/2079-6447/4/3/24

精选特刊

Robust Statistics in Action II

投稿截止日期: 2026年9月30日

客座编辑： Prof. Dr. Marco Riani

https://www.mdpi.com/journal/stats/special_issues/EAYA8LSOPQ

Advances in Machine Learning, High-Dimensional Inference, Shrinkage Estimation, and Model Validation

投稿截止日期: 2026年10月30日

客座编辑： Prof. Dr. B. M. Golam Kibria

https://www.mdpi.com/journal/stats/special_issues/M1821CAUL1

Nonparametric Inference: Methods and Applications

投稿截止日期: 2026年11月30日

客座编辑： Dr. Stefano Bonnini

https://www.mdpi.com/journal/stats/special_issues/L588EOFA6B

Biostatistics, Data Science, and Machine Learning Applications in Public Health

投稿截止日期: 2026年12月30日

客座编辑： Dr. Peter Modupi Mphekgwana and Dr. Daniel Maposa

https://www.mdpi.com/journal/stats/special_issues/Biostat_data_ML

Advances in Causal Inference with Machine Learning: Methods and Application

投稿截止日期: 2027年3月19日

客座编辑： Dr. Menglu Liang

https://www.mdpi.com/journal/stats/special_issues/266H03RAVB