Model Assisted Survey Sampling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer Verlag

作者:Sarndal, Carl-Erik/ Swensson, Bengt/ Wretman, Jan

出品人:

页数:712

译者:

出版时间:2003-10

价格:$ 123.17

装帧:Pap

isbn号码:9780387406206

丛书系列:

图书标签:

• suvery
• statistics
• sampling
• Sampling
• 统计学
• 抽样调查
• 模型辅助
• 推断统计
• 调查方法学
• 数据分析
• 统计建模
• 精准调查
• 样本设计
• 误差估计

《模型辅助抽样调查》 图书简介 《模型辅助抽样调查》一书深入探讨了在现代调查研究中，如何巧妙地运用统计模型来提升抽样调查的效率、精度与信息量。本书旨在为统计学专业人士、研究人员、数据分析师以及对调查方法感兴趣的各领域学者，提供一套系统而实用的模型辅助抽样理论与实践指南。 本书的核心在于阐述如何通过整合先验知识、历史数据或辅助信息，构建有效的统计模型，并将其融入抽样设计与数据分析的每一个环节。这与传统的纯粹基于随机抽样原则的方法有所不同，它强调利用模型的力量，在有限的样本资源下，挖掘更深层次的数据洞察，并对总体参数进行更精确的估计。 核心内容概述： 全书围绕模型辅助抽样调查的关键技术和应用展开，主要涵盖以下几个方面： 模型基础与抽样理论的融合： 本书首先回顾了抽样调查的基本概念和理论框架，并在此基础上引入了统计模型在抽样调查中的必要性和优越性。它解释了模型如何提供关于总体结构的假设，以及这些假设如何被用来指导样本的设计和结果的推断。读者将理解，模型辅助并非是对随机性的否定，而是对已有知识的科学利用，以期在不牺牲可信度的前提下，提高调查的经济性和有效性。 辅助信息的使用与模型构建： 详细阐述了各种类型的辅助信息（如地理信息、历史数据、普查数据、遥感数据等）如何被纳入模型。书中将介绍多种建模技术，包括但不限于： 回归模型（Regression Models）： 如何利用辅助变量与目标变量之间的关系，通过回归模型来改进估计量，特别是在样本量受限的情况下。 层次模型/多层模型（Hierarchical/Multilevel Models）： 如何处理具有嵌套结构或分组特征的数据，利用不同层级的相关性来提高估计精度。 贝叶斯模型（Bayesian Models）： 如何利用先验信息和模型进行推断，以及其在处理复杂抽样设计和不完整数据时的优势。 混合效应模型（Mixed-Effects Models）： 如何同时考虑固定效应和随机效应，这对于处理具有重复测量或复杂分组结构的调查尤为重要。 空间统计模型（Spatial Statistical Models）： 如何利用地理位置信息和空间自相关性来改进估计，特别适用于区域性调查。 时空模型（Spatiotemporal Models）： 结合了空间和时间维度的模型，适用于追踪动态变化的现象。 模型辅助的抽样设计： 本书不仅关注模型在数据分析阶段的应用，更强调将模型思想融入抽样设计的早期阶段。这包括： 分层抽样（Stratified Sampling）的优化： 如何利用辅助变量和模型信息来构建更优的分层，以期获得更具代表性的样本。 整群抽样（Cluster Sampling）的改进： 如何利用模型信息来选择更有效的抽样单位，以及在分析阶段校正由于整群效应引入的偏差。 概率比例大小抽样（Probability Proportional to Size, PPS Sampling）的优化： 如何利用模型来确定更准确的“大小”度量，从而提高PPS抽样的效率。 辅助变量驱动的设计（Auxiliary Variable-Driven Designs）： 专门设计用于充分利用已知辅助信息的抽样策略。 模型辅助的估计与推断： 详细介绍如何利用建立的模型对总体参数进行估计，并进行统计推断。这包括： 模型辅助估计量（Model-Assisted Estimators）： 如何构建和评估利用模型进行校正的估计量，例如模型辅助的均值估计、总计估计等。 复合估计量（Composite Estimators）： 结合模型估计与传统的基于概率的估计量，以获得更鲁棒和精确的结果。 方差估计（Variance Estimation）： 讨论在模型辅助抽样环境下，如何准确地估计抽样误差和模型误差，以及如何处理由于模型假设带来的不确定性。 模型诊断与模型选择（Model Diagnostics and Model Selection）： 强调对模型进行严格的检验和评估，确保模型假设的有效性，并介绍模型选择的标准和方法。 实际应用与案例研究： 本书通过丰富的实际案例，展示模型辅助抽样调查在不同领域的应用，例如： 农业普查与监测： 利用遥感数据和土地利用信息来辅助农作物产量和面积的估计。 经济普查与统计： 结合历史经济数据和行业信息来改进企业调查的效率。 社会学调查： 利用地理信息系统（GIS）数据和人口普查数据来改进人口特征和行为的估计。 环境监测： 利用传感器数据和地理空间模型来估计环境污染物的分布。 健康调查： 结合电子健康记录和区域人口特征来提高疾病发病率和健康指标的估计。 面临的挑战与未来展望： 最后，本书将讨论模型辅助抽样调查在实践中可能遇到的挑战，例如模型误设、数据质量问题、计算复杂度等，并对该领域的未来发展方向进行展望，例如机器学习方法在模型辅助抽样中的潜在应用，以及如何进一步提升模型的鲁棒性和可解释性。 本书特色： 理论与实践并重： 既深入阐述了模型辅助抽样的理论基础，又提供了大量实际操作的指导和案例。 模型方法的系统性： 涵盖了多种主流的统计建模技术，为读者提供了一个全面的工具箱。 实用性强： 旨在帮助读者解决实际调查工作中遇到的难题，提高工作效率和结果质量。 面向广泛读者： 适合不同背景的研究人员和实践者，从初学者到资深专家都能从中获益。 《模型辅助抽样调查》将是每一位致力于提升调查研究水平的专业人士不可或缺的参考书。它将引导读者超越传统的抽样范式，利用强大的统计建模能力，在复杂的数据环境中，获得更可靠、更深入的洞察。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

读完前几章后，我最大的感受是作者对于“信息损失”这个核心问题的关注达到了近乎偏执的程度。书中对测量误差、非抽样误差和抽样误差三者之间的相互作用及量化方法进行了非常细致的剖析，这种多维度的审视在同类著作中是罕见的。很多书只是把误差视为需要控制的负面因素，而这本书却将误差本身视为可以被信息论框架捕捉和优化的对象。作者似乎在不断地提醒我们：每一次数据采集决策，本质上都是在进行一场信息价值与获取成本之间的权衡博弈。特别是在讨论如何通过预调查和试点研究来校准问卷设计时，书中提供了一套基于贝叶斯更新的实用工具集，这套工具直接将理论推演与实际预算限制紧密地结合起来，极具实战指导意义。它让我意识到，完美的抽样是不存在的，我们追求的只是在给定约束条件下，实现信息效率最大化的“次优解”。

评分☆☆☆☆☆

我不得不称赞编辑团队的专业性，这本书的索引部分做得堪称完美。在处理如此庞杂的术语和公式时，一个好的索引是学术研究的生命线。我尝试着查找了几个不太常见的专业词汇，比如“Horvitz-Thompson 估计量的稳健性探讨”，索引的指向性非常准确，直接定位到了相关讨论的起始页码，并且在页眉或页脚处也做了清晰的章节导航提示。这极大地提高了我在进行文献回顾和交叉引用时的效率，使得我能够快速地在不同章节之间跳转，构建起一个完整的知识网络。相比于那些索引混乱、动辄需要大海捞针的学术著作，这本书在细节上的打磨体现了出版方对目标读者群体的尊重。此外，书后的参考文献列表也极为详尽，几乎涵盖了近三十年该领域内所有里程碑式的文献，为后续的深度学习提供了坚实的起点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格与其说是一本标准的统计学教材，不如说更像是一位经验丰富的资深顾问在与同行进行深入的、坦诚的对话。它的叙述语调非常具有启发性，充满了对现实世界中数据收集难题的深刻洞察。作者在每一个理论章节的末尾，都会穿插一些经典的“案例反思”，这些案例绝不是教科书里那种光鲜亮丽的成功样本，而是充满了烟火气的、真实的、充满各种陷阱的数据采集困境。我印象特别深的是关于“时间序列数据中的自相关性对估计效率的影响”那一节，作者没有直接给出标准公式，而是先描述了一个实际的工业监测项目是如何因为忽视了时间依赖性而导致决策失误的，这种叙事手法极大地增强了理论的可操作性和紧迫感。它迫使我跳出了纯粹的符号演算，重新审视我们日常工作中那些被习惯性忽略的“细节陷阱”。这本书的价值在于，它教会了读者如何带着批判性的眼光去设计和评估调查方案，而不是盲目套用模板。

评分☆☆☆☆☆

我花了整整一个下午的时间来研读其中关于复杂抽样设计的部分，那种严谨到令人发指的数学推导过程，简直是教科书级别的典范。作者似乎有一种魔力，能把那些原本晦涩难懂的统计学原理，用一种近乎诗意的数学语言表达出来。我尤其欣赏作者在论证过程中，对于假设前提的细致交代，丝毫没有含糊带过，这对于确保研究结果的可靠性是多么关键。举个例子，在讨论非概率抽样引入的潜在偏差时，作者引入了一个非常精妙的几何直观解释，这比单纯的代数证明来得更有启发性，让我立刻对“选择偏差”有了更深刻的、画面感的理解。对于我这种长期在实证研究一线摸爬滚打的人来说，这样的深度解析简直是久旱逢甘霖，它不仅仅是告诉我“怎么做”，更深层次地解释了“为什么必须这样做”。感觉作者仿佛是站在我的肩膀上，引导我跨越了以往研究中的认知障碍，直达问题的核心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计简直是视觉上的享受，封面那种低饱和度的莫兰迪色调搭配烫金的书名字体，透露出一种低调而深沉的学术气质。我特别喜欢那种触感，纸张的厚度和纹理都恰到好处，翻阅时能感受到一种对知识的尊重。内页的排版也做得非常用心，字体大小适中，行间距留白得当，即便是阅读大段复杂的公式和推导，眼睛也不会感到疲劳。这对于一本需要高度集中精力的专业书籍来说至关重要。作者在章节划分上也体现了清晰的逻辑，从基础概念的铺陈到高级模型的深入探讨，过渡得非常自然平滑，让人能逐步建立起对整个领域的宏观认识。我个人觉得，光是把这本书放在书架上，都能感受到一种知识的重量感和专业性。不过，如果非要说一个遗憾，也许是侧边书脊在多次翻动后，可能会略微有些磨损，但瑕不掩瑜，整体的制作水准绝对达到了收藏级别的水准。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆