關于《Computational Statistics & Data Analysis》雜志是否接受AI輔助的論文，目前并沒有明確的官方聲明指出該雜志絕對接受或拒絕AI輔助撰寫的論文，可能會根據具體情況進行逐案評估，作者在投稿前可以與雜志社進行溝通或咨詢在線客服。

SCI期刊對AI輔助論文的接受程度因期刊而異，以下是對SCI期刊接受AI輔助論文情況的詳細分析：

一、AI輔助論文的使用限制

禁止生成核心內容、禁止署名、保證數據完整性

二、AI輔助的用途

語言潤色，文獻綜述，圖表推薦

三、建議與策略

1.了解目標期刊政策：在投稿前，作者應仔細研究目標SCI期刊的政策和指南，了解其對AI輔助論文的態度和要求。

2.明確聲明AI使用情況：如果論文中使用了AI輔助技術，作者應在投稿時明確聲明，并提供詳細的AI使用說明和范圍。

3.保持學術誠信與原創性：作者應確保論文的核心內容和創新點是由自己獨立完成的，避免過度依賴AI生成的內容。

4.深度改寫與個性化處理：對AI生成的內容進行深度改寫和個性化處理，以體現個人的學術思考和見解。

《Computational Statistics & Data Analysis》雜志創刊于1983年，國際標準簡稱為COMPUT STAT DATA AN，ISSN號：0167-9473，E-ISSN號：1872-7352。

該雜志由Elsevier出版，出版周期為Monthly，出版語言為English。作為一本專注于數學-計算機：跨學科應用領域的學術期刊，它被國際權威數據庫SCIE收錄，在學術界具有較高的影響力。

《Computational Statistics & Data Analysis》雜志中文名稱為：計算統計和數據分析。

計算統計與數據分析 (CSDA) 是計算與方法統計網絡 (CMStatistics) 和國際統計計算協會 (IASC) 的官方出版物，是一本致力于傳播計算統計和數據分析領域的方法研究和應用的國際期刊。該期刊由四個評審部分組成，分為以下主題領域：

I) 計算統計 - 涉及以下內容的稿件：1) 計算機對統計方法的明確影響（例如，貝葉斯計算、生物信息學、計算機圖形學、計算機密集型推理方法、數據探索、數據挖掘、專家系統、啟發式、基于知識的系統、機器學習、神經網絡、數值和優化方法、并行計算、統計數據庫、統計系統），以及 2) 統計軟件和算法的開發、評估和驗證。軟件和算法可以與稿件一起提交，并與在線文章一起存儲。

II）數據分析的統計方法 - 涉及生物統計學（臨床試驗、流行病學研究、統計遺傳學或遺傳/環境相互作用的設計和分析方法）、化學計量學、分類、數據探索、密度估計、實驗設計、環境計量學、教育、圖像分析、營銷、無模型數據探索、模式識別、心理測量學、統計物理、圖像處理、穩健程序的新穎和原創數據分析策略和方法的稿件。

[...]

III）特殊應用 - [...]

IV）統計數據科學年鑒 [...]

分區情況：

在中科院最新升級版分區表中，該雜志在大類學科數學中位于3區，小類學科STATISTICS & PROBABILITY統計學與概率論中位于3區。

JCR分區信息按JIF指標學科分區，該雜志在COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS領域為Q3。

Cite Score數據顯示，CiteScore：3.7，SJR：1.008，SNIP：1.42

學科類別

大類：Mathematics，小類：Statistics and Probability，分區：Q1，排名：56 / 278，百分位：80%； 大類：Mathematics，小類：Applied Mathematics，分區：Q2，排名：166 / 635，百分位：73%；

聲明：本信息依據互聯網公開資料整理，若存在錯誤，請及時聯系我們及時更正。