贝叶斯分析是统计学中一种重要的分析方法，在大数据时代越来越受到重视。

Bayesian Analysis是由国际贝叶斯学会出版的学术期刊，旨在发表贝叶斯方法的原创研究和应用。

Bayesian Analysis的研究领域主要是贝叶斯方法及其在统计学、生物统计学、医学、工程学等领域中的应用。该期刊于2006年创刊，现任主编为Mike West，历任主编包括Bradley Carlin、Peter Green等。

影响因子：近年来，Bayesian Analysis期刊的影响因子呈现上升趋势，2021年为3.396，2022-2023年为4.4。

自引率：近年来，Bayesian Analysis期刊的自引率呈现先升后降再升的趋势，2021年为13.9%，2022-2023年度为13.6%。

期刊分区：Cite Score分区大类数学的一区，在本领域中排名靠前。

根据2022年12月最新升级版的中科院SCI分区，Bayesian Analysis期刊处于大类数学二区，小类数学跨学科应用、统计学与概率论二区，比较稳定。

期刊发文量：近年来，Bayesian Analysis期刊发文量比较稳定，2021年为44篇，2022-2023年度为54篇。

国人在该期刊的发文量占比：近年来，Bayesian Analysis期刊主要发文国家为美国和英国，国人占比仅为3%（未上榜），可以看出该期刊对国人发文不太友好。

该期刊发表文章的主要研究领域及方向、发表文章关键词：Bayesian Analysis发表的文章主要涵盖贝叶斯方法在各领域的应用，关键词包括Bayesian inference, Markov chain Monte Carlo, Bayesian hierarchical modeling, Bayesian nonparametrics, Bayesian regression, Bayesian decision theory等。

是否OA期刊：Gold OA文章占比100%。

期刊投稿周期：从lethub、刊鹿选刊及网友数据经验分享来看，Bayesian Analysis期刊文章接收率还是比较高的，但是审稿周期可能会大于三个月。

投稿经验总结：下面是小编整理的网友投稿经验分享：

网友1：除了四大外，贝叶斯领域最好的杂志了。

可见该期刊在贝叶斯分析领域的地位。

投稿须知： Bayesian Analysis欢迎提交涉及介绍新的计算和统计方法;对现有办法进行严格审查和讨论 ;重要的科学或政策应用领域;个案研究 ;以及实验设计、数据收集、数据共享或数据挖掘的方法。

期刊官方网站： http://mathworld.wolfram.com/BayesianAnalysis.html

期刊亮点：Bayesian Analysis是贝叶斯方法领域的顶级期刊之一，其亮点包括高质量的原创研究、开放获取形式、快速的出版周期、以及有影响力的编委会和审稿人团队。