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出版者:Chapman & Hall/CRC

作者:Arijit Chaudhuri

出品人:

页数:416 pages

译者:

出版时间:March 29, 2005

价格:$89.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780824757540

丛书系列:

图书标签:

• 统计
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统计抽样：理论与方法（第二版） 深入探索现代抽样技术的基石 《统计抽样：理论与方法（第二版）》是一部全面而深入的著作，旨在为读者提供从经典理论到前沿实践的统计抽样方法的扎实基础。本书不仅是概率论和统计学领域学者、研究人员的权威参考书，更是面向所有需要掌握严谨抽样方法、进行可靠数据收集和分析的专业人士（包括社会科学家、市场研究人员、公共卫生专家、政府统计师以及高级统计学学生）的必备指南。 本书的核心目标是阐明如何在有限的资源和可接受的误差范围内，设计出科学、高效的调查方案，从而对目标总体做出准确的、具有代表性的推断。我们坚信，高质量的统计推断始于高质量的抽样设计。 --- 第一部分：抽样基础与概率论背景 本部分为后续复杂技术的学习奠定坚实的数学和概念基础。 第一章：调查研究与抽样概述 本章首先界定了统计抽样的核心概念，区分了普查（Census）与抽样调查（Sample Survey）的适用场景和优缺点。详细讨论了统计推断的逻辑框架，包括目标总体（Target Population）、抽样框（Sampling Frame）的建立与局限性、抽样单位（Sampling Unit）的界定。引入了抽样误差（Sampling Error）和非抽样误差（Non-sampling Error）的概念，强调了控制两者对最终结果可靠性的重要性。 第二章：概率论与统计推断回顾 鉴于抽样理论的严格性，本章提供了必要的概率论回顾，重点关注离散型和连续型随机变量的性质、期望值、方差、矩及其应用。统计推断部分深入探讨了估计量（Estimator）的性质——无偏性（Unbiasedness）、一致性（Consistency）和有效性（Efficiency）。特别详细阐述了费舍尔信息量和克拉美-劳下界（Cramér-Rao Lower Bound），为评估不同估计策略的优劣提供了理论基准。 第三章：简单随机抽样（Simple Random Sampling, SRS） SRS是所有抽样方法的基础。本章从基础出发，详细推导了有限总体下不放回SRS的均值和总量的估计公式及其方差。重点分析了样本均值和样本比例的抽样分布特性。此外，书中还讨论了在实际操作中，如何利用辅助信息（如历史数据或先导调查）来估计SRS的方差，并介绍了如何根据预期的精度要求来确定所需的样本量。 --- 第二部分：核心概率抽样技术 本部分详细介绍了在实践中最常用、最核心的概率抽样设计。 第四章：等概率抽样方法：系统抽样与分层抽样 系统抽样（Systematic Sampling）： 深入分析了系统抽样的执行优势和潜在风险（如周期性偏差）。推导了其估计量的性质，并讨论了何时系统抽样可以提供与SRS相当或更优的精度。 分层抽样（Stratified Sampling）： 这是提高估计效率的关键技术。本章详细讲解了如何根据辅助变量将总体划分为同质的层（Strata），并对比了最优分配（Optimal Allocation，基于Neyman原理）、比例分配（Proportional Allocation）和等变分配（Equal Allocation）的适用性与计算方法。对方差的缩减效应进行了严格的理论证明。 第五章：多阶段与多集群抽样 在总体结构天然具有群组性或普查成本高昂时，多阶段设计是必需的。 整群抽样（One-Stage Cluster Sampling）： 详细分析了群集（Cluster）的概念，推导了组内相关性（Intra-Class Correlation）对效率的影响，并讨论了群集的最佳大小选择问题。 多阶段抽样（Multi-Stage Sampling）： 重点关注两阶段抽样（Two-Stage Sampling），其中初级抽样单位（PSU）和次级抽样单位（SSU）的选择策略，包括在已知或未知情况下，如何结合使用等概率与不等概率抽样方法。 第六章：不等概率抽样方法（Unequal Probability Sampling） 当总体单位的变异程度不一致时，赋予大单位更高的抽取概率是提高效率的有效手段。 概率与大小成比例（Probability Proportional to Size, PPS）： 详细介绍了PPS抽样的原理和应用，特别是如何利用辅助变量来构建抽取概率。 Hansen-Hurwitz 估计量： 对PPS抽样下总量的估计量及其方差进行了详尽的推导和分析，并与简单随机抽样进行了精度比较。 --- 第三部分：高级主题与无应答处理 本部分涵盖了现代调查中不可避免的复杂情况和先进的估计技术。 第七章：复合估计与回归法 本章探讨了如何整合来自辅助信息的优势，以提高抽样估计的精度。 拉格朗日乘子法在最优分配中的应用： 提供了更严格的数学工具来求解复杂约束下的最优分配方案。 回归估计（Regression Estimation）： 介绍了使用辅助变量的线性回归模型来校正估计值的方法，特别是当辅助变量与研究变量高度相关时，如何显著降低估计量的方差。 第八章：混合抽样设计与混合效应模型 本书探讨了实际应用中常见的设计——如线圈抽样（线状抽样）和面积抽样（Area Sampling）的估计技术，这些设计往往是前述多种基本方法的组合。同时，引入了混合效应模型在处理嵌套或分层数据时的优势，帮助读者理解如何将统计建模与抽样设计相结合。 第九章：无应答的调整与估计 无应答（Non-response）是现代调查面临的最大挑战之一。本章系统地分析了无应答的类型（完全无应答与项目无应答）和潜在偏差来源。 权重调整法： 详细介绍了后分层（Post-stratification）和比例调整（Raking Ratio Adjustment）等经典技术，用以弥补可观察变量上的不平衡。 模型法处理： 深入探讨了基于模型的加权方法，包括基于倾向得分（Propensity Score）的无应答调整，以及在特定假设下使用辅助信息进行缺失值插补的基本思想。 --- 第四部分：先进理论与现代议题 本部分聚焦于更前沿或特定领域的研究方法。 第十章：小型域估计与地理空间抽样 在需要对总体中的特定小区域（Small Area）进行可靠估计时，传统的抽样设计往往失效。本章引入了贝叶斯和基于模型的组合估计（Composite Estimation）方法，如小域线性无偏估计（BLUP）框架，用以平滑和增强小域估计的可靠性。 第十一章：渐近理论与大样本推断 虽然本书强调了有限总体下的精确推导，但统计实践往往依赖于大样本的渐近性质。本章回顾了中心极限定理（CLT）在抽样理论中的推广形式（如林德伯格-费勒定理的变体），并讨论了霍维茨-汤普森（Horvitz-Thompson）估计量在大样本下的渐近正态性，这是设计复杂抽样方案进行假设检验的基础。 第十二章：时间序列抽样与重复调查 针对监测随时间变化的现象，本章讨论了固定样本设计（Fixed Panel Design）和轮换样本设计（Rotating Panel Design）的优缺点。重点分析了如何估计“变化量”而不是“水平值”，以及如何处理跨期数据中的相关性，为理解纵向数据提供了抽样视角的解释。 --- 本书的特点 本书以其严谨的数学推导、丰富的应用实例和对现代统计软件（如R/SAS）输出结果的解读能力而著称。每一章都配有详细的练习题，旨在巩固读者的理论理解和实际操作技能。我们避免了对非概率抽样方法的过度关注，坚持以可量化的误差界限为核心，确保读者能够设计出在科学和法律层面上站得住脚的调查方案。

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这本书给我带来了全新的视角，让我认识到抽样调查远比我想象的要复杂和精妙。在之前，我可能认为只要能够随机抽取一部分样本，就能代表整个总体，殊不知这里面蕴含着丰富的理论和需要仔细考量的细节。这本书就像一位经验丰富的向导，带领我深入探索抽样的奥秘。我尤其被书中关于“抽样框”构建的讨论所吸引。过去我可能觉得只要有一个名单就行了，但这本书让我明白，抽样框的完整性、准确性和适时性是多么重要，以及如何处理抽样框的不足之处。关于“无应答”的处理，更是书中一个极其重要的部分。在实际调查中，完全的应答率几乎是不可能的，而这本书详细分析了无应答可能带来的偏差，并提供了多种处理方法，比如加权调整、缺失值插补等，这让我感到非常实用。书中对不同抽样设计（如分层抽样、整群抽样）的比较分析也极其到位，不仅仅是列举它们的公式，而是深入剖析了它们在效率、成本、操作性等方面的优劣，让我能够根据具体的研究目标和条件，选择最合适的抽样方法。此外，书中对“估计量”的精度评估，特别是方差的计算，也做了非常详尽的讲解，让我能够量化调查结果的不确定性，从而做出更明智的判断。

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这本书简直是我统计学学习道路上的一座里程碑。在阅读之前，我对抽样调查的概念仅停留在模糊的认识阶段，对于各种抽样方法更是知之甚少。这本书以其严谨的理论体系和详实的实践指导，彻底改变了我的认知。我非常欣赏作者在阐述复杂概念时的清晰逻辑和循序渐进的讲解方式。例如，在介绍“多阶段抽样”时，作者并没有直接抛出复杂的公式，而是先从实际应用场景出发，解释为什么需要多阶段抽样，然后逐步引入多阶段抽样的基本原理和估计量的计算方法。书中丰富的实例，比如人口普查、家庭收入调查等，让我能够将抽象的理论与实际应用紧密联系起来，深刻理解不同抽样方法在实际操作中的优势和局限。我特别受益于书中关于“样本量确定”的讨论，它不仅介绍了常用的样本量计算公式，还详细分析了影响样本量设计的各种因素，如总体变异性、期望精度、置信水平等，这对于我今后进行调查设计非常有指导意义。此外，书中对“非抽样误差”的深入探讨，也让我认识到，抽样设计只是调查过程的一个环节，而问卷设计、数据收集、数据处理等环节同样至关重要，这些细节的疏忽都可能导致结果的偏差。总而言之，这本书不仅提升了我对抽样理论的理解，更教会了我如何将这些理论有效地应用于实际的调查工作中，让我能够更自信地进行数据收集和分析。

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这本《Survey Sampling: Theory and Methods, Second Edition》简直是我统计学学习道路上的一盏明灯。在我刚开始接触抽样调查这一领域的时候，脑袋里充斥着各种模糊的概念和复杂的公式，感觉像是走进了迷宫，不知道从何下手。市面上的一些入门书籍虽然也讲了一些基本原理，但往往过于浅显，无法满足我深入探索的愿望；而一些更高级的参考资料又过于理论化，让人望而却步。正当我感到迷茫之际，这本书如同及时雨般出现。它没有一开始就用晦涩难懂的数学推导来吓唬读者，而是循序渐进地引入了各种抽样设计，从最简单的简单随机抽样，到更复杂的整群抽样、分层抽样，乃至更精巧的多阶段抽样和概率比例抽样。每一章都像是在为我搭建一栋知识的大厦，从地基到框架，再到精美的装修，都清晰可见。书中的例子非常贴切，很多都是现实生活中常见的调查场景，这让我能够很容易地将抽象的理论与实际应用联系起来。我特别喜欢书中对各种抽样方法的优缺点、适用条件以及如何计算抽样误差的详细阐述。在阅读过程中，我不再是那个被动接受知识的学生，而是化身为一个积极的探索者，自己去思考，去比较，去理解为什么在某种情况下选择某种抽样方法会更有效率，或者为什么它能提供更精确的结果。这本书不仅仅是知识的传递，更重要的是它激发了我对抽样理论的兴趣，让我开始真正欣赏到统计学在数据收集和分析中的强大力量。它让我明白，抽样调查并非仅仅是“选一些人问问”，而是一门严谨的科学，需要深厚的理论基础和精巧的设计。

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这本书给我留下了极其深刻的印象，它不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的良师益友。在翻阅它的过程中，我常常感到惊喜，因为它总能在你感到困惑的地方提供清晰的解答，又能在你认为已经掌握的地方挖掘出更深层次的见解。我尤其欣赏作者在阐述复杂概念时所展现出的逻辑性和条理性。例如，当介绍“不等概率抽样”时，作者并没有直接抛出复杂的公式，而是先从“为什么需要不等概率抽样”这一根本问题出发，深入剖析了简单随机抽样在某些情况下的局限性，然后才逐步引入“与观测概率成比例抽样”和“二次抽样”等方法。书中的数学推导过程严谨而又不失可读性，作者巧妙地将抽象的符号与直观的解释相结合，使得那些原本令人望而生畏的公式变得易于理解。更难能可贵的是，书中大量的插图和图表，极大地增强了内容的直观性。我曾多次因为一个抽象的抽样设计而感到困惑，但通过书中一个恰到好处的流程图或示意图，瞬间就茅塞顿开。而且，这本书并没有止步于理论的讲解，它还花了相当大的篇辞来讨论实际应用中的各种问题，比如非抽样误差的处理、问卷设计的重要性、以及如何利用统计软件进行数据分析。这些内容让这本书的实用性大大提升，让我觉得自己不仅仅是在学习理论，更是在为未来的实际工作打下坚实的基础。我曾尝试过用书中介绍的方法来解决一些我工作中遇到的实际问题，结果证明，书中理论的指导作用非常显著。

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这本《Survey Sampling: Theory and Methods, Second Edition》是我在深入研究抽样调查理论过程中遇到的最权威、最全面的著作之一。我之前接触过一些抽样调查的文献，但往往在理论的严谨性或实践的应用性上有所欠缺。这本书则在这两方面都达到了极高的水准。作者对于统计学基本原理的运用可谓炉火纯青，将概率论、数理统计等学科的知识巧妙地融入到抽样理论的讲解之中。我特别欣赏书中对“期望值”、“方差”、“估计量的一致性”等基本概念的详尽阐释，这些概念是理解各种抽样方法的基石。书中的数学推导过程严谨而清晰，即使是较为复杂的公式，在作者的引导下也变得易于理解。而且，书中并不局限于理论推导，更是花费了大量篇幅来讨论实际抽样调查中的各种关键问题，比如“抽样框的质量”对调查结果的影响，以及如何有效地处理“非抽样误差”。这些内容对于那些希望将抽样理论付诸实践的读者来说，具有极高的价值。我记得在阅读关于“联合抽样”的部分时，书中详细阐述了如何利用辅助信息来提高抽样效率，这让我对如何更有效地利用现有数据有了全新的认识。这本书不仅教会了我“是什么”，更让我明白了“为什么”和“怎么做”，为我在今后的学术研究和实际工作中，提供了坚实的理论支撑和实践指导。

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这本书就像一位经验丰富的向导，带领我穿越抽样调查的复杂地形。在开始阅读之前，我对很多抽样方法都感到一头雾水，特别是那些涉及到复杂权重的计算和方差估计的理论。但随着我深入阅读，这本书中的理论框架变得越来越清晰。我最喜欢的是书中对“度量型抽样”和“非度量型抽样”的区分，以及对不同抽样设计如何影响估计量精度和方差的详细阐述。作者用大量生动形象的例子，比如农作物普查、工业生产调查、社会经济状况调查等，来解释各种抽样方法的原理和适用性。这些例子让我能够将抽象的统计概念与现实世界中的具体问题联系起来，理解为什么在特定场景下，一种抽样方法比另一种方法更优越。特别让我印象深刻的是，书中花了很大的篇幅来讲解“系统抽样”和“抽样框”的构建，以及如何处理不完整或过时的抽样框。这些看似微小的细节，在实际调查中却可能对结果产生巨大的影响。作者对这些细节的关注，体现了他对抽样调查实践的深刻理解。此外，本书还提供了一些关于如何利用统计软件进行抽样设计和数据分析的指导，虽然不是代码大全，但其提供的思路和方法对我来说非常有价值。它让我明白，理论知识最终要落地到实践中，而这本书正是连接理论与实践的桥梁。

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这本书的吸引力在于它那近乎完美的平衡感——既有严谨的理论深度，又不失生动的实践指导。在我接触到的许多统计学教材中，要么过于侧重数学推导，让人读起来枯燥乏味；要么过于强调应用，忽略了理论的根基。但《Survey Sampling: Theory and Methods, Second Edition》在这方面做得非常出色。它从最基础的概率论和统计推断原理出发，娓娓道来，层层递进，将各种复杂的抽样理论有机地串联起来。我记得在学习“分层抽样”时，作者并没有直接给出最优分层和比例分配的公式，而是先详细解释了分层抽样的思想——即将总体划分为若干同质性较高的子群，然后在各子群内进行抽样。这一过程的逻辑清晰，易于理解。随后，作者才在此基础上，系统地推导了各种分配方法（如比例分配、最优分配）的公式，并分析了它们在不同情况下的优劣。这种“由浅入深”的学习方式，让我能够真正理解每一个公式背后的含义，而不是死记硬背。此外，书中对“非抽样误差”的讨论，更是让我受益匪浅。在实际工作中，我们常常会忽视问卷设计、数据录入、被访者不配合等因素带来的误差，而这本书则系统地分析了这些误差的来源，并提出了相应的控制和修正方法。这使得我在今后的调查设计中，能够更加全面地考虑影响结果准确性的各种因素，从而做出更科学的决策。

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说实话，在拿到这本《Survey Sampling: Theory and Methods, Second Edition》之前，我对抽样调查的认识还停留在非常基础的层面。我大概知道有“简单随机抽样”、“分层抽样”这些名词，但具体是怎么操作的，背后有什么理论支撑，以及它们之间有什么区别和联系，我就一窍不通了。这本书的出现，彻底颠覆了我之前的认知。它就像一座宏伟的知识殿堂，我被引导着一步步走进其中，从认识每一块砖石（基本概念）到理解整个建筑的结构（各种抽样设计），再到欣赏建筑师的巧思（理论推导和方法选择）。我尤其被书中关于“复杂抽样设计”的部分所吸引。像“整群抽样”和“多阶段抽样”，一开始听起来就觉得很复杂，但书中的讲解非常到位。作者会先用非常生动的例子来解释这些抽样方式的逻辑，比如如何在全国范围内进行人口普查，或者如何对某个区域内的学校进行抽样调查。然后，他会详细地讲解在这种设计下，如何计算估计量的方差，以及如何评估抽样效率。我发现，这本书在强调理论严谨性的同时，也非常注重实践指导。它不是那种只讲“是什么”的书，而是更多地告诉你“为什么”和“怎么做”。很多时候，当我读到书中的某个方法论述时，我都会忍不住停下来，回想自己过去在数据收集过程中遇到的问题，然后恍然大悟，原来当时的方法并不最优，或者存在着一些我忽略的潜在偏差。这本书让我意识到，抽样调查的设计是一个充满了智慧和艺术的过程，它需要对研究目标有深刻的理解，对潜在的资源限制有清醒的认识，更需要对统计理论有扎实的掌握。

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这本书的深度和广度，远超我之前所接触的任何一本关于抽样调查的书籍。它就像一个巨大的知识宝库，每一次翻阅都能有新的发现。我尤其喜欢作者在处理复杂概念时所展现出的细致入微。比如，在介绍“最优分层”时，作者不仅仅给出了公式，还深入分析了何种情况下最优分层能够带来显著的效率提升，以及在实际操作中可能遇到的困难。书中对于“缺失数据”的处理，也是我特别看重的一部分。在实际调查中，完全的应答是不现实的，而这本书详细介绍了多种处理缺失数据的方法，并分析了它们各自的优缺点，这让我能够更明智地选择适合自己研究的策略。此外，书中关于“统计软件的应用”虽然不是核心内容，但其提供的思路和方法，对于我这样一个需要将理论付诸实践的人来说，起到了非常重要的启示作用。它让我明白，强大的统计软件是实现复杂抽样设计的有力工具。更令我欣慰的是，这本书在理论的严谨性与实践的可操作性之间找到了完美的平衡点。它既有坚实的数学基础，又有贴近实际的案例分析，使得这本书既适合理论研究者，也适合实践工作者。当我尝试用书中的方法来解决我工作中的一些抽样问题时，我发现这些方法不仅理论上可行，而且在实际操作中也具有很强的指导意义。这本书真正让我看到了抽样调查的科学性和艺术性。

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当我第一次接触到《Survey Sampling: Theory and Methods, Second Edition》这本书时，就被其内容深度和广度所震撼。我之前曾阅读过一些抽样调查的入门级书籍，它们大多只停留在概念介绍的层面，对于深入的理论推导和实际应用中的细节则鲜有涉及。而这本书则完全不同，它从最根本的统计学原理出发，详细地介绍了各种抽样设计的理论基础，包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、多阶段抽样，以及更加复杂的概率比例抽样等。我特别欣赏作者在解释数学公式时的严谨性，以及他对每一个概念的清晰定义。例如，在讲解“估计量”和“抽样误差”时，作者并没有直接给出现成的公式，而是先从概率论的角度出发，一步步推导出这些重要的统计量，并详细解释了它们在抽样调查中的意义。这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，让我对抽样理论有了更深刻的理解。更重要的是，这本书并没有仅仅停留在理论层面，它还花了很多篇幅来讨论在实际调查中可能遇到的各种问题，比如如何构建抽样框、如何处理无应答、如何进行样本量设计等。这些内容对于我这样想要将抽样理论应用到实际工作中的读者来说，具有非常高的参考价值。通过阅读这本书，我学会了如何更科学地设计调查方案，如何更准确地估计调查结果的精度，以及如何避免一些常见的调查陷阱。

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