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APPLIED STOCHASTIC MODELS IN BUSINESS AND INDUSTRY

APPLIED STOCHASTIC MODELS IN BUSINESS AND INDUSTRY SCIE

商业和工业中的应用随机模型

1524-1904

数学

Quarterly

No

APPL STOCH MODEL BUS

46

ENGLAND

http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/(ISSN)1526-4025

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数学跨学科应用小学科

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SCI三剑客

中文简介

ASMBI -《商业和工业中的应用随机模型》(前身为《应用随机模型和数据分析》)于1985年首次出版,发表了关于随机模型、数据分析及其在商业、金融、保险、管理和生产等方面的应用的论文。2007年ASMBI成为国际商业和工业统计学会的官方期刊()。主要目标是发表论文,包括技术和实践方面的,提出解决现实问题的新结果,或在这方面有很大潜力。数学的严谨性、创新的随机模型和完善的应用程序是经过非常有选择性的评审过程后发表论文的关键因素。《华尔街日报》是非常开放的新思想,如科学数据和大数据所带来的问题在工程业务和行业或不确定性量化,以及传统的,如可靠性、质量控制、实验设计、管理流程、供应链和库存,保险、计量经济学、金融建模(提供了论文相关的问题)。该杂志还对研究商业和工业决策对环境、医疗保健和社会生活的影响的论文感兴趣。当与可靠的应用程序和创新的模型相结合时,最先进的计算方法也非常受欢迎。

https://mc.manuscriptcentral.com/asmb

英文简介

ASMBI - Applied Stochastic Models in Business and Industry (formerly Applied Stochastic Models and Data Analysis) was first published in 1985, publishing contributions in the interface between stochastic modelling, data analysis and their applications in business, finance, insurance, management and production. In 2007 ASMBI became the official journal of the International Society for Business and Industrial Statistics (). The main objective is to publish papers, both technical and practical, presenting new results which solve real-life problems or have great potential in doing so. Mathematical rigour, innovative stochastic modelling and sound applications are the key ingredients of papers to be published, after a very selective review process.The journal is very open to new ideas, like Data Science and Big Data stemming from problems in business and industry or uncertainty quantification in engineering, as well as more traditional ones, like reliability, quality control, design of experiments, managerial processes, supply chains and inventories, insurance, econometrics, financial modelling (provided the papers are related to real problems). The journal is interested also in papers addressing the effects of business and industrial decisions on the environment, healthcare, social life. State-of-the art computational methods are very welcome as well, when combined with sound applications and innovative models.

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