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抽样:理论与应用
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社会科学

  • 电子书积分:13 积分如何计算积分?
  • 作 者:金勇进
  • 出 版 社:北京:高等教育出版社
  • 出版年份:2010
  • ISBN:9787040300819
  • 页数:368 页
图书介绍:本书主要讲述如何进行抽样,才能得到一套科学的样本;怎样进行抽样设计,才能使抽样的效率最高;在不同抽样方法下,估计量的抽样误差如何计算以及怎样对抽样的效率进行评估;最后介绍抽样调查应用中经常遇到的问题。本书有理论阐述,也有实践中应用问题方法的讨论,主要特色表现在:抽样的方法体系完整;增添一些常用方法的内容;对复杂样本的方差估计方法进行了应用性讨论;增加统计分析的内容;对调查中的缺失数据进行了专门的讨论。本书可以作为统计学专业学生抽样调查课程的教科书,也可以作为非统计专业学生和各类人员学习抽样调查方法的教科书或学习参考书。
《抽样:理论与应用》目录

第一章 绪论 1

1 调查与抽样调查 1

1.1 调查 1

1.2 抽样调查 2

1.3 抽样调查的作用 6

1.4 抽样调查与普查 6

1.5 抽样调查应用领域 7

2 基本概念 8

2.1 目标总体与抽样总体 8

2.2 抽样框与抽样单元 9

2.3 总体参数与统计量 10

2.4 估计量方差、偏倚、均方误差 11

2.5 抽样误差与非抽样误差 13

2.6 精度与费用 13

3 几种基本的抽样方法 14

3.1 简单随机抽样 14

3.2 分层抽样 14

3.3 整群抽样 15

3.4 多阶段抽样 15

3.5 系统抽样 15

4 抽样调查步骤 16

4.1 确定调研问题 16

4.2 抽样方案设计 16

4.3 问卷设计 17

4.4 实施调查过程 17

4.5 数据处理分析 17

4.6 撰写调查报告 17

习题 18

第二章 简单随机抽样 20

1 引言 20

1.1 定义 20

1.2 样本性质 20

1.3 符号 21

1.4 抽样方法 23

2 估计量及性质 23

2.1 总体目标量的估计 23

2.2 估计量的性质 24

2.3 放回简单随机抽样下的估计 29

3 样本量的确定 31

3.1 费用限制 31

3.2 精度要求 31

3.3 影响样本量的其他因素 34

3.4 总体参数的预估计 34

4 子总体的估计 35

4.1 相关定义及符号 35

4.2 子总体均值的估计 36

4.3 子总体总量的估计 37

习题 38

第三章 分层抽样 40

1 引言 40

1.1 定义 40

1.2 作用 40

1.3 应用场合 41

1.4 符号说明 42

1.5 实施方法 42

2 估计量及性质 43

2.1 总体均值估计 43

2.2 总体总量估计 44

2.3 总体比例估计 46

2.4 总体特征单元数估计 47

3 样本量在各层的分配 49

3.1 样本分配对精度与费用的影响 49

3.2 比例分配 50

3.3 最优分配 51

3.4 奈曼分配 51

3.5 某些层大于100%抽样时的情况 52

4 总样本量的确定 54

4.1 一般公式 54

4.2 不同应用场合 54

5 分层抽样的效率分析 56

5.1 分层抽样与简单随机抽样的比较 57

5.2 分层抽样的设计效应 59

5.3 比例分配与奈曼分配的效率比较 61

5.4 偏离最优分配时对方差的影响 61

6 划分层的问题 63

6.1 层的界限 63

6.2 层数的确定 64

7 其他分层技术 65

7.1 目录抽样 65

7.2 事后分层 66

7.3 关于多指标分层抽样 68

习题 70

第四章 比率估计和回归估计 73

1 引言 73

1.1 定义 73

1.2 应用条件 74

1.3 符号 74

2 简单随机抽样下的比率估计 75

2.1 比率估计量及其性质 75

2.2 样本量的确定 79

2.3 比率估计量的偏倚及纠偏方法 81

3 分层抽样下的比率估计 84

3.1 分别比率估计 84

3.2 联合比率估计 84

3.3 分别比率估计与联合比率估计的比较 85

4 简单随机抽样下的回归估计 87

4.1 回归估计量及其性质 87

4.2 差值估计——回归估计量的一种特殊情形 91

5 分层抽样下的回归估计 92

5.1 分别回归估计 92

5.2 联合回归估计 93

5.3 分别回归估计与联合回归估计的比较 94

6 比率估计、回归估计的效率问题 95

6.1 比率估计与简单估计的比较 96

6.2 回归估计与简单估计的比较 97

6.3 比率估计与回归估计的比较 97

本章附录 97

习题 100

第五章 不等概抽样 105

1 引言 105

1.1 定义 105

1.2 种类 106

1.3 区域抽样 107

2 放回不等概抽样 107

2.1 PPS抽样的性质 107

2.2 PPS抽样的实施 108

2.3 汉森-赫维茨估计量 110

3 不放回不等概抽样 112

3.1 πPS抽样的性质 112

3.2 霍维茨-汤普森估计量 113

3.3 几种严格的πPS抽样 115

3.4 几种非严格的πPS抽样 119

习题 120

第六章 整群抽样 123

1 引言 123

1.1 定义 123

1.2 应用特点 124

1.3 群的划分 125

1.4 符号 126

2 群规模相等的情形 127

2.1 估计量及性质 127

2.2 整群抽样效率分析 131

2.3 最佳群规模的确定 133

3 群规模不相等的情形 135

3.1 等概抽样:加权估计 135

3.2 等概抽样:比率估计 137

3.3 不等概抽样 141

3.4 群规模不等时三种估计方法的比较 143

本章附录 145

习题 147

第七章 系统抽样 153

1 引言 153

1.1 定义 153

1.2 应用特点 154

1.3 不同系统抽样方法 155

2 等概率系统抽样 157

2.1 系统抽样与整群抽样、分层抽样的关系 157

2.2 估计量及性质 158

3 不同总体排列方式的方差估计 163

3.1 按无关标志排列的总体 163

3.2 按有关标志排列的总体 164

3.3 有周期波动的总体 169

4 其他类型的系统抽样 170

4.1 不等概率系统抽样 170

4.2 分层系统抽样 173

4.3 二维系统抽样 175

本章附录 176

习题 178

第八章 多阶段抽样 181

1 引言 181

1.1 定义 181

1.2 应用特点 182

1.3 推断原理 183

1.4 符号 183

2 二阶抽样初级单元规模相等的情形 184

2.1 总体均值与总体总量的估计 184

2.2 总体比例的估计 187

2.3 样本的最优分配 188

3 二阶抽样初级单元规模不等的情形 190

3.1 按简单随机抽样抽取初级单元 191

3.2 按不等概率抽样抽取初级单元 193

3.3 总体比例的估计 196

4 二阶抽样的扩展 199

4.1 分层二阶抽样 199

4.2 三阶及多阶抽样 200

5 二阶抽样效率分析 203

5.1 与简单随机抽样比较 203

5.2 与分层抽样比较 204

5.3 与整群抽样比较 204

本章附录 205

习题 208

第九章二重抽样 213

1 引言 213

1.1 定义 213

1.2 二重抽样与两阶段抽样 214

1.3 二重抽样的作用 214

2 为分层的二重抽样 215

2.1 抽样方法 215

2.2 估计量及其性质 216

3 为比率估计的二重抽样 218

3.1 抽样方法 218

3.2 估计量及其性质 219

4 为回归估计的二重抽样 222

4.1 抽样方法 222

4.2 估计量及其性质 222

5 样本量的最优分配 224

5.1 为分层的二重抽样最优分配 224

5.2 为比率估计的二重抽样最优分配 225

5.3 为回归估计的二重抽样最优分配 225

本章附录 226

习题 227

第十章 其他抽样方法 231

1 总体单元数的估计 231

1.1 捕获再捕获法 231

1.2 逆抽样法 233

2 敏感性问题的抽样方法 234

2.1 属性特征敏感性问题的抽样设计 234

2.2 数量特征敏感性问题的抽样设计 243

3 稀有事件抽样 245

3.1 按不等比例分配的分层抽样 245

3.2 二重抽样处理 246

4 自加权抽样设计 247

4.1 概述 247

4.2 主要抽样方法下的自加权设计 247

5 样本轮换设计 248

5.1 概述 248

5.2 样本轮换下的总体均值的估计 249

本章附录 252

习题 254

第十一章 复杂样本的方差估计 256

1 引言 256

1.1 什么是复杂样本 256

1.2 基本方法概述 257

2 直接推导法 257

2.1 精确公式 257

2.2 近似公式 258

3 随机组方法 259

3.1 独立随机组情形 259

3.2 非独立随机组情形 261

3.3 随机组的划分和组数的确定 262

4 平衡半样本方法 264

4.1 方法简介 264

4.2 用于多阶段抽样 268

4.3 用于非线性估计 269

5 刀切法 272

5.1 方法简介 272

5.2 有限总体的刀切法方差估计 273

5.3 弃d刀切法方差估计 278

6 自助法 281

7 比较与总结 283

7.1 直接推导法 283

7.2 随机组方法 283

7.3 平衡半样本方法 284

7.4 刀切法 284

7.5 自助法 284

本章附录 284

习题 286

第十二章 复杂抽样设计下的统计分析 289

1 引言 289

2 关于类别数据的分析 289

2.1 卡方检验 289

2.2 卡方检验的调查设计效应 293

2.3 卡方检验的校正 296

3 复杂样本数据的回归分析 301

3.1 简单随机抽样下的回归分析 301

3.2 复杂样本数据的回归分析 303

4 方法的选择 312

4.1 基于设计还是基于模型 312

4.2 逆抽样设计算法 314

习题 315

第十三章 调查中的缺失数据 317

1 引言 317

1.1 缺失数据产生的原因 317

1.2 无回答率的计算 318

1.3 缺失数据的统计影响 320

1.4 增大样本量有效吗 321

1.5 提高回答率措施 322

2 模式和机制 324

2.1 缺失数据模式 324

2.2 缺失数据机制 325

3 加权调整法 329

3.1 加权调整法的基本思想 329

3.2 Politz—Simmons调整法 331

3.3 加权组调整法 332

3.4 事后分层调整法 334

3.5 迭代调整法 335

4 插补法 338

4.1 插补法的基本思想 338

4.2 均值插补 338

4.3 演绎插补 340

4.4 比率插补 341

4.5 回归插补 341

4.6 最近距离插补 342

4.7 热卡插补 343

4.8 冷卡插补 346

本章附录 347

习题 348

习题参考答案 350

参考文献 366

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