Ranked set sampling pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Zehua Chen, Zhidong Bai, Bimal K. Sinha

出品人:

頁數:239

译者:

出版時間:2003-11

價格:$ 190.97

裝幀:

isbn號碼:9780387402635

叢書系列:

圖書標籤:

• 統計學
• 抽樣調查
• 排序集抽樣
• 非參數統計
• 實驗設計
• 數據分析
• 統計推斷
• 質量控製
• 可靠性工程
• 優化方法

《抽樣理論與實踐：一種先進的方法》 概述 本書深入探討瞭現代抽樣技術的核心——排序集抽樣（Ranked Set Sampling，RSS）及其相關的衍生方法。它為研究人員、統計學傢、數據科學傢以及任何在數據采集領域尋求更高效、更精確解決方案的專業人士提供瞭一套全麵的理論框架和實用的指導。本書的宗旨在於闡明排序集抽樣如何能夠顯著提高估計的效率，特彆是在輔助變量信息豐富但直接測量成本高昂的情況下，並提供一套係統性的方法來設計、實施和分析基於RSS的數據采集方案。 核心內容與結構 本書內容編排循序漸進，從基礎概念入手，逐步深入到復雜的模型和應用。 第一部分：理論基石與初步探索 第一章：抽樣理論概覽與挑戰 本章首先迴顧瞭傳統概率抽樣方法（如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣）的基本原理、優點及局限性。 重點闡述瞭在實際數據采集中普遍存在的挑戰，例如測量成本高昂、變量之間存在相關性但部分變量難以直接測量、以及樣本代錶性與效率之間的權衡。 引齣輔助變量在提高抽樣效率中的重要作用，並為引入排序集抽樣的概念奠定基礎。 第二章：排序集抽樣的起源與基本原理 詳細介紹排序集抽樣的概念：通過一個輔助變量對樣本進行排序，然後在排序後的樣本集閤中選擇特定樣本進行精確測量。 闡述RSS的核心思想——利用輔助變量的排序信息來“預先”分配精確測量資源，從而在不增加精確測量樣本數量的前提下，提高估計的精度。 介紹RSS的基本流程： 第一階段：從總體中抽取若乾個樣本（通常為r個）。 第二階段：對這r個樣本的輔助變量進行排序。 第三階段：從排序後的樣本中，根據預定的規則（例如，每組取第k個樣本）選擇m個樣本進行精確測量，形成一個排序集樣本。 重復上述過程，直到達到所需的總測量樣本量。 解釋RSS的關鍵參數：r（每組樣本量）和m（每組測量的樣本量）。 第三章：排序集抽樣的統計性質——無偏性與效率 深入分析排序集抽樣估計量的統計特性。 證明基於RSS的均值、方差等參數的估計量在漸近意義上是無偏的。 重點講解RSS相對於同等精確測量樣本量下的簡單隨機抽樣（SRS）在效率上的優勢。推導並展示RSS的方差通常小於SRS的方差，並引入相對效率（Relative Efficiency，RE）的概念進行量化比較。 探討r和m的選擇對效率的影響，為實際操作提供指導。 第二部分：排序集抽樣的模型擴展與改進 第四章：多階段排序集抽樣（Multistage Ranked Set Sampling，MTRSS） 介紹MTRSS的概念，特彆是在大規模抽樣設計中，當一次性抽取大量樣本並排序睏難時，MTRSS提供瞭一種解決方案。 闡述MTRSS的設計思路：將整個抽樣過程分解為多個階段，每個階段都引入排序集抽樣的思想。 分析MTRSS的理論性質，包括其無偏性、方差和效率，並與基本RSS進行比較。 第五章：分層排序集抽樣（Stratified Ranked Set Sampling，STRSS） 將分層抽樣與排序集抽樣相結閤，以進一步提高估計精度，尤其是在總體異質性較高的情形下。 介紹STRSS的設計方法：首先將總體劃分為若乾層，然後在每一層內獨立執行排序集抽樣。 分析STRSS的統計性質，包括其優勢和適用場景，以及與純粹的分層抽樣和單層RSS的比較。 第六章：帶輔助變量的排序集抽樣（Ranked Set Sampling with Covariates） 在RSS的基礎上，進一步考慮當輔助變量本身存在測量誤差或當存在多個輔助變量時的情況。 介紹如何利用迴歸模型等方法，將多個輔助變量的信息納入RSS框架，以獲得更優的估計效率。 探討模型選擇和參數估計問題。 第七章：排序集抽樣中的非參數方法 本書不局限於參數估計，也介紹瞭在RSS框架下進行非參數統計推斷的方法，例如基於排序集樣本的非參數密度估計、分布函數估計等。 分析這些非參數方法在RSS下的漸近性質和效率。 第三部分：排序集抽樣的實際應用與拓展 第八章：排序集抽樣在不同領域的應用實例 本章通過大量真實世界案例，展示RSS在環境監測（如空氣質量、水質評估）、農業科學（如作物産量估計、土壤肥力評估）、社會科學（如人口普查、調查研究）、質量控製（如産品缺陷率估計）等領域的成功應用。 每個案例都詳細說明瞭如何根據具體問題設計RSS方案，如何選擇閤適的輔助變量，以及RSS帶來的實際效益。 第九章：排序集抽樣中的輔助變量選擇策略 “巧婦難為無米之炊”，輔助變量的選擇對RSS的效率至關重要。 本章深入探討如何有效地選擇輔助變量。 提供瞭一係列選擇輔助變量的原則和方法，包括基於變量相關性、測量成本、可操作性以及預實驗數據的分析。 討論瞭如何評估輔助變量的“排序能力”。 第十章：排序集抽樣的實現與軟件支持 本書強調理論與實踐相結閤，因此本章提供瞭關於如何實際操作RSS的指導。 討論瞭數據采集過程中的實際問題，如如何在野外環境下實施輔助變量的排序、如何管理數據等。 介紹瞭目前市麵上可能存在的用於支持RSS設計的統計軟件或編程庫，並提供瞭簡單的使用示例。 第十一章：排序集抽樣的最新研究進展與前沿方嚮 本章對RSS領域的最新研究動態進行梳理和介紹。 包括但不限於：自適應排序集抽樣、復雜設計下的RSS、網絡抽樣與RSS的結閤、機器學習在RSS中的應用等。 為讀者指明未來可能的研究方嚮和拓展空間。 總結 《抽樣理論與實踐：一種先進的方法》不僅僅是一本介紹排序集抽樣理論的著作，更是一本實用的操作手冊。它通過清晰的邏輯、嚴謹的推導、豐富的實例和對實際操作的細緻考量，幫助讀者全麵理解排序集抽樣的強大之處，並能將其有效地應用於自己的研究和實踐中。本書適閤各級統計學研究人員、數據科學傢、應用統計學者，以及在數據收集和分析方麵尋求更高效率和更高精度的專業人士閱讀。通過掌握本書所介紹的知識，讀者將能夠設計齣更優越的抽樣方案，從而獲得更可靠、更有價值的研究成果。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆