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內容簡介

　　《抽樣調查理論與方法（第2版）/全國統計教材編審委員會“十二五”規劃教材》既強調概念及方法的統計意義和思想，又兼顧科學的嚴謹性及實際操作的可行性。在介紹具體抽樣方法時，對每種方法的適用條件及實施程序都作瞭詳盡的說明，對不同方法進行瞭比較；對重要的結果給齣瞭嚴格的數學證明；同時精心選編瞭數值例子，其中相當部分選自我們實際接觸到的案例。不過需要指齣的是，正因為這些例子大多是有實際背景的，隨著時間的推延，具體數值有些已與當前情況有一定的差距，但相信這不會給學生的理解帶來實質影響。

目錄

第一章 概論
1.1抽樣調查的意義與作用
1.1.1什麼是抽樣調查
1.1.2非概率抽樣
1.1.3概率抽樣
1.1.4抽樣調查的作用
1.1.5抽樣調查與普查的關係
1.2抽樣調查的發展曆史
1.2.1國際抽樣調查的發展
1.2.2我國抽樣調查的發展
1.3抽樣調查的主要應用
習題

第二章 基本概念
2.1總體與樣本
2.1.1目標總體與抽樣總體
2.1.2抽樣單元與抽樣框
2.1.3總體指標的類型
2.1.4樣本、樣本量與抽樣比
2.1.5固定總體模型與超總體模型
2.2幾種基本的抽樣方法
2.2.1簡單隨機抽樣
2.2.2分層抽樣
2.2.3整群抽樣
2.2.4多階抽樣
2 2 5係統抽樣
2.2.6不等概率抽樣
2.3誤差與精度的錶示方法
2.3.1抽樣調查中的誤差來源
2.3.2均方誤差、方差與偏倚
2.3.3誤差限與置信度
2.3.4精度與費用
習題

第三章 簡單隨機抽樣
3.1概述
3.1.1什麼是簡單隨機抽樣
3.1.2簡單隨機抽樣的實施方法
3.1.3簡單隨機抽樣在抽樣理論中的地位與作用
3.2總體均值與總量的簡單估計
3.2.1簡單估計量及其無偏性
3.2.2估計量的方差
3.2.3估計量的方差估計
3.3總體比例的簡單估計
3.3.1對總體的描述
3.3.2估計量及其性質
3.4樣本量的確定
3.4.1確定樣本量的原則與主要考慮因素
3.4.2估計總體均值或總量時樣本量的確定方法
3.4.3估計總體比例時樣本量的確定方法
3.4.4逆抽樣方法
3.5放迴簡單隨機抽樣
3.5.1估計量及其性質
3.5.2設計效應與樣本量的確定
3.6子總體的估計
3.6.1問題的提齣
3.6.2子總體均值的估計
3.6.3子總體總量的估計
習題

第四章 分層隨機抽樣
4.1概述
4.1.1什麼是分層抽樣和分層隨機抽樣
4.1.2分層抽樣的特點和適用場閤
4.1.3記號
4.2簡單估計量及其性質
4.2.1對總體均值或總量的估計
4.2.2對總體比例的估計
4.3各層樣本量的分配
4.3.1樣本量分配對精度的影響
4.3.2比例分配
4.3.3最優分配
4.3.4某些層需要超過100％抽樣時的修正
4.4樣本總量的確定
4.4.1影響樣本總量的因素
4.4.2估計總體均值的情形
4.4.3估計總體總量的情形
4.4.4估計總體比例的情形
4.4.5給定總費用時樣本量的確定方法
4.5分層隨機抽樣效果分析
4.5.1分層隨機抽樣與簡單隨機抽樣的比較
4.5.2最優分配在精度上的改進
4.5.3估計總體比例時分層和最優分配精度上的得益
4.5.4從分層樣本估計分層抽樣的效果
4.5.5分層標誌的選擇及最優分層
4.5.6層數的確定
4.6若乾進一步問題
4.6.1偏離最優分配時對方差的影響
4.6.2多指標情形樣本量的分配
4.6.3層權誤差對估計量的影響
4.6.4事後分層
習題

第五章 比估計與迴歸估計
5.1概述
5.1.1問題的提齣
5.1.2比估計與迴歸估計的作用與使用條件
5.2比估計
5.2.1定義及基本性質
5.2.2方差估計及置信限
5.2.3比估計與簡單估計的比較
5.2.4乘積估計
5.3迴歸估計
5.3.1定義
5.3.2饢�設定常數情�
5.3.3饢�樣本迴歸係數情�
5.4分層比估計與分層迴歸估計
5.4.1分彆比估計與聯閤比估計
5.4.2分彆迴歸估計與聯閤迴歸估計
5.4.3各種估計量的比較與選擇
5.5比估計與迴歸估計及其方差估計的偏倚
5.5.1有關簡單隨機樣本中心矩階的基本結果
5.5.2比估計及其方差估計的偏倚
5.5.3比估計偏倚的消除或減少辦法
5.5.4迴歸估計及其方差估計的偏倚
習題

第六章 不等概率抽樣
6.1概述
6.1.1不等概率抽樣的必要性及優點
6.1.2不等概率抽樣的主要分類
6.2放迴不等概率抽樣

第七章 二重抽樣
第八章 整群抽樣
第九章 二階及多階抽樣
第十章 係統抽樣
第十一章 非抽樣誤差
第十二章 復雜樣本的方差估計
第十三章 抽樣調查的推斷框架及小域估計
第十四章 案例分析
部分習題答案與提示
主要參考書目

精彩書摘

　　簡單隨機抽樣中的估計方法，通常是采用樣本平均數作為總體均值的估計，用樣本比例作為總體比例的估計，這就是簡單估計。有時為瞭提高精度，在有其他輔助變量存在的情況下，也可以用比估計和迴歸估計等方法。
　　2.2.2 分層抽樣
　　將總體按一定的原則分成若乾個子總體，每個子總體稱為層，在每個層內進行抽樣，不同層的抽樣相互獨立，這樣的抽樣稱為分層抽樣（stratifiedsampling）。特彆地，如果每層的抽樣都是簡單隨機抽樣，就稱為分層隨機抽樣。在分層抽樣中，先根據層樣本對層的參數進行估計，然後將這些層估計加權平均或取總和作為總體均值或總量的估計。
　　分層抽樣特彆適用於既要對總體參數進行估計也要對各子總體（層）參數進行估計的情形。分層抽樣的組織實施方便，樣本散布比較均勻，這些都是分層抽樣的優點。分層抽樣更重要的一個優點是它的精度一般較高，另外其數據處理也相對簡單。因此分層技術是實際應用最為普遍的抽樣技術之一。
　　2.2.3 整群抽樣
　　簡單隨機抽樣有樣本分散不便於調查、N大時抽樣框不易編製等缺點。整群抽樣恰好剋服瞭這些缺點。整群抽樣（clustersampling）是先將總體中的各個單元歸並成數量較少而規模較大的單元，稱為群，抽樣僅對群進行，對抽中的群調查其中的每一個小單元，對沒有被抽中的群則不進行調查。因此整群抽樣中的樣本（小）單元是以整群形式齣現的，故稱整群抽樣，在有些中文文獻中也稱集團抽樣。事實上這裏的群即是2.1.2 中所討論過的初級單元，而小單元即是其中的次級單元。在整群抽樣中並不要求提供關於次級單元的抽樣框，隻需要關於初級單元的抽樣框即可。另外由於群通常是由那些地理位置鄰近的單元構成的，整群進行調查費用較低，因此整群抽樣常受到實際工作者的歡迎。整群抽樣的主要缺點是在樣本量相同條件下一般精度較差，效率不高。這是因為同一群內的單元或多或少相似，對抽中的群的每個小單元進行全麵調查不可避免地會造成浪費。
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破麵

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工具書，很實用，建議購買

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可以

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　　2.2.2 分層抽樣

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死神的虛化。目前，假麵的軍勢（簡稱假麵）共有8人。其實，“仮麵の軍勢”在很久以前是屍魂界的隊長級人物，但其後在一次任務中中瞭藍染的圈套，被當作實驗對象而虛化，幸好浦原及時齣手相救，但中央四十六室相信藍染，便被下令消滅他們。最後由夜一解救他們到現世避難，浦原、夜一、鐵齋和假麵也因此流落到現世。現在假麵軍團已再次迴到死神陣營，幫助護庭十三隊對抗藍染與十刃。

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哈哈哈哈好好好好好

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