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第一篇 总论 3

第1章 绪论 3

1.1研究背景与意义 3

1.2国内外研究状况与评述 5

1.3研究方法路径 6

1.4主要研究内容 7

第2章 辅助信息与模型概述 11

2.1辅助信息 11

2.1.1辅助信息的来源 12

2.1.2辅助信息在抽样调查不同阶段中的应用 13

2.1.3选择辅助信息应注意的问题 17

2.2超总体回归模型 18

2.2.1超总体回归模型的概念 19

2.2.2抽样估计方法的分类 19

2.3基于普查的抽样框编制方法探讨 21

2.3.1普查制度的建立和完善为抽样框的编制提供坚实的基础 21

2.3.2编制优良抽样框的基本要求 22

2.3.3抽样框编制的方法路径 23

2.4基本单位名录库的更新与维护 28

2.4.1基本单位名录库更新维护存在的问题 28

2.4.2基本单位名录库更新维护的具体方法 30

2.4.3基本单位名录库更新维护的配套措施 33

第3章 抽样设计与抽样估计的基础概念 34

3.1引言 34

3.2总体与样本 35

3.3抽样设计 35

3.4样本示性变量与包含概率 37

3.5样本示性变量的性质 40

3.6π估计量及其性质 41

第二篇 辅助信息在抽样设计中的应用模型与方法 49

第4章 辅助信息在等概率抽样设计中的应用方法 49

4.1引言 49

4.2辅助信息在伯努利抽样设计中的应用方法 50

4.3辅助信息在简单随机抽样设计中的应用方法 53

4.3.1无放回简单随机抽样 53

4.3.2有放回简单随机抽样 57

4.4辅助信息在系统抽样设计中的应用方法 59

4.4.1系统抽样的定义及主要结论 59

4.4.2运用辅助信息控制样本量 61

4.4.3利用辅助信息改进系统抽样的效率 62

第5章 辅助信息在不等概率抽样设计中的应用模型与方法 66

5.1引言 66

5.2辅助信息在泊松抽样设计中的应用方法 67

5.3辅助信息在πPS抽样设计中的应用方法 70

5.4n>2时πPS抽样设计下方差估计的一种简便算法 73

5.4.1Hájek近似方法介绍 74

5.4.2Hájek近似方差估计量 74

5.4.3Hájek近似方法小结与展望 78

5.5辅助信息在PPS抽样设计中的应用方法 79

5.6MPPS抽样下利用辅助信息对Hansen-Hurwitz估计量的扩展 81

5.6.1当0≤ρxyU≤1时Hansen-Hurwitz估计量的扩展 82

5.6.2当—1≤ρxyU<0时Hansen-Hurwitz估计量的扩展 87

5.6.3总体相关系数ρxyU的样本估计量 87

第6章 辅助信息在分层抽样设计中的应用模型与方法 89

6.1引言 89

6.2分层抽样理论的知识回顾 90

6.3辅助信息在样本分配中的应用 92

6.3.1比例分配 92

6.3.2最优分配 92

6.3.3x-最优分配 93

6.4分层标志的选择与分层界限的确定 94

6.4.1运用定性辅助信息进行分层 95

6.4.2直接运用研究变量的信息进行分层 95

6.4.3运用连续型辅助变量进行分层 101

6.5利用辅助信息确定最优层数 103

6.5.1层数大小对估计量方差的影响 103

6.5.2考虑分层费用时最优层数和最优样本量的确定 105

6.6利用辅助信息寻求多目标分层抽样的最优设计 106

第7章 辅助信息在整群抽样和二阶段抽样设计中的应用方法 109

7.1引言 109

7.2一阶整群抽样理论知识回顾 110

7.3辅助信息在简单随机整群抽样设计中的应用方法 113

7.4两阶段抽样理论的介绍 117

7.5辅助信息在两阶段抽样设计中的应用方法 119

第三篇 辅助信息在估计量设计中的应用模型与方法 131

第8章 广义回归估计模型与方法 131

8.1引言 131

8.2辅助变量 132

8.3广义回归估计量 132

8.4广义回归估计量的其他表示方法 138

8.5广义回归估计量的方差 144

8.6辅助变量与模型作用评述 148

第9章 比率估计与线性回归估计模型与方法 150

9.1引言 150

9.2知识回顾与总结 151

9.3比率模型 153

9.4γ＝1时的比率模型及其比率估计量 154

9.4.1SI抽样下的比率估计量 156

9.4.2关于SI抽样下比率估计量有效性的一个注记 159

9.4.3在其他抽样设计下的比率估计量 165

9.5γ≥0时的一般比率模型及其比率估计量 166

9.6常数均值模型及其估计量 168

9.7线性回归模型及线性回归估计量 170

9.8简单线性回归模型及简单线性回归估计量 171

9.9多元线性回归模型及其估计量 174

9.10在随机样本量抽样设计下的回归估计量 175

9.11回归估计量的扩展 177

9.12总体比率的回归估计方法 180

第10章 事后分层估计模型与方法 184

10.1引言 184

10.2辅助信息与事后分层 185

10.3利用定性辅助信息进行事后分层估计 186

10.4利用定量辅助信息进行事后分层估计 192

10.5双因素事后分层模型及其估计 197

10.6事后分层估计量的条件分析 200

第11章 非参数估计模型与方法 203

11.1引言 203

11.2辅助变量与线性回归估计理论的知识回顾 203

11.3非参数回归模型及非参数回归估计量 205

11.4局部多项式回归估计量 208

第四篇 辅助信息在抽样设计与估计量设计中同时应用的模型与方法 213

第12章 分层比率估计与分层回归估计的模型与方法 213

12.1引言 213

12.2辅助信息在分层比率估计中的应用模型与方法 214

12.3组比率模型与分别比率估计量和组合比率估计量 215

12.3.1组比率模型及其分层比率估计量 215

12.3.2STSI设计下的分别比率估计量和组合比率估计量 217

12.3.3分别比率估计量和组合比率估计量的对比分析 218

12.4在抽样设计阶段进一步利用辅助信息寻求分层样本的最优分配 218

12.5在抽样估计阶段进一步利用辅助信息来改进分层比率估计量 220

12.6辅助信息在分层回归估计中的应用模型与方法 222

12.7回归系数事先给定时的分别回归估计量和组合回归估计量 223

12.8依据样本资料的分别回归估计量和组合回归估计量 225

第13章 整群抽样与二阶段抽样下回归估计的模型与方法 228

13.1引言 228

13.2整群抽样与二阶段抽样下辅助信息的性质 229

13.3基于群辅助信息的回归估计模型 231

13.4基于全部总体单位辅助信息的回归估计模型 235

13.5基于部分总体单位辅助信息的回归估计模型 237

13.6分层整群抽样与事后分层整群抽样回归估计模型 239

13.7整群抽样设计效应的进一步讨论 243

第14章 辅助信息在二重抽样中的应用 246

14.1引言 246

14.2二重抽样实施过程概述 247

14.3分层二重抽样——在抽样设计阶段利用辅助信息 252

14.4二重抽样中辅助变量的选择 255

14.5二重回归估计——在抽样估计阶段利用辅助信息 256

14.5.1底水平估计 257

14.5.2顶水平估计 258

14.5.3二重抽样下的回归估计量 259

14.6二重分层回归估计——在设计和估计阶段同时利用辅助信息 264

第五篇 辅助信息在相关课题中的应用模型与方法 271

第15章 辅助信息在域估计中的应用模型与方法 271

15.1引言 271

15.2域、小域、小区域 272

15.3记号 273

15.4域估计方法简介 275

15.5辅助信息在直接估计中的应用模型与方法 276

15.5.1一般估计方法 276

15.5.2校准估计 277

15.5.3回归估计 278

15.6辅助信息在间接估计中的应用模型与方法 280

15.6.1合成估计法 280

15.6.2组合估计法 282

15.7辅助变量在两域对比中的应用 285

15.8小结 287

第16章 辅助信息在样本轮换中的应用模型与方法 288

16.1引言 288

16.2以前期样本资料为辅助信息的π估计量 289

16.3同时以前期样本资料和全面资料为辅助信息的回归估计量 294

16.4同时以前期样本资料和全面资料为辅助信息的校准估计量 302

第17章 辅助信息在无回答中的应用 307

17.1引言 307

17.2辅助信息与无回答 308

17.3辅助信息下的加权调整法 311

17.4辅助信息在插补中的应用 318

17.5校准加权调整法 323

17.5.1校准加权调整法处理无回答的条件 323

17.5.2校准加权调整法的步骤 324

后记 327

主要参考文献 328

附录 338