Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Представляем вам колумбийское научное издание Revista Colombiana de Estadistica. Журнал имеет четвёртый квартиль, издаётся в Universidad Nacional de Colombia, находится в открытом доступе, его SJR за 2021 г. равен 0,208, печатный ISSN - 0120-1751, электронный - 2389-8976, предметная область Статистика и теория вероятности. Вот так выглядит обложка:
Здесь два редактора - Хуан Камило Соса Мартинес, контактные данные - jcsosam@unal.edu.co
и Рамон Джиральдо Хенао - rgiraldoh@unal.edu.co.
Дополнительный публикационный контакт - revcoles_fcbog@unal.edu.co.
К публикации принимаются оригинальные статьи теоретического, методологического и образовательного характера по любой отрасли статистики. Теоретические статьи должны включать иллюстрации методов, представленных с использованием реальных данных или, по крайней мере, имитационных экспериментов, чтобы проверить полезность представленного содержания. Также рассматриваются информационные статьи о высококачественных методологиях или статистических методах, применяемых в различных областях знаний. К публикации принимаются статьи на английском языке. Редакционный комитет предполагает, что работы, представленные на оценку, ранее не публиковались и не передаются одновременно для публикации в другом месте и не будут публиковаться без предварительного согласия Комитета, если в результате оценки не будет принято решение не публиковать в журнале. Предполагается, что, когда авторы предоставляют документ для публикации в журнале, они ознакомлены с вышеуказанными условиями и согласны с ними.
Адрес издания - https://revistas.unal.edu.co/index.php/estad/index
Пример статьи, название - Likelihood-Based Inference for the Asymmetric Exponentiated Bimodal Normal Model. Заголовок (Abstract) - Asymmetric probability distributions have been widely studied by various authors in recent decades.Special interest has been had families of flexible distributions with the capability to have in to account degree of skewness and kurtosis greater than the classical distributions widely known in statistical theory. While, most of the new distributions fit unimodal data,and a few fit bimodal data,in the bimodal proposals, singularity problems have been found in the in formation matrices.Therefore,in this pap er,extensions of the alpha-power family of distributions are developed, which have non-singular information matrix. The new proposals are based on the bimodal-normal and bimodal ellipticals kew-normal distributions. These new extensions allow modeling asymmetric bimodal data, which are commonly found in several areas of scientific interest. The properties of these new distributions of probability are also studied in detail,and the statistical inference process is carried out to estimate the parameters of the proposed models. The stochastic convergence for the maximum likelihood estimator (MLE) vector can be found due to the non-singularity of the expected information matrix in the corresponding support. We also introduced extensions of the asymmetric bimodal normal and bimodal elliptical skew-normal models for the situations in which the data present censor ship. A small simulation study to evaluate the propertie soft he MLE is also presented and, finally, two applications to real data set are presented for illustrative purposes. Keywords: Alpha-Power distribution; Asymmetric models; Bimodal normal distribution; Censored data; Maximum likelihood estimation