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第一篇 总论3

第1章 绪论3

1.1研究背景与意义3

1.2国内外研究状况与评述5

1.3研究方法路径6

1.4主要研究内容7

第2章 辅助信息与模型概述11

2.1辅助信息11

2.1.1辅助信息的来源12

2.1.2辅助信息在抽样调查不同阶段中的应用13

2.1.3选择辅助信息应注意的问题17

2.2超总体回归模型18

2.2.1超总体回归模型的概念19

2.2.2抽样估计方法的分类19

2.3基于普查的抽样框编制方法探讨21

2.3.1普查制度的建立和完善为抽样框的编制提供坚实的基础21

2.3.2编制优良抽样框的基本要求22

2.3.3抽样框编制的方法路径23

2.4基本单位名录库的更新与维护28

2.4.1基本单位名录库更新维护存在的问题28

2.4.2基本单位名录库更新维护的具体方法30

2.4.3基本单位名录库更新维护的配套措施33

第3章 抽样设计与抽样估计的基础概念34

3.1引言34

3.2总体与样本35

3.3抽样设计35

3.4样本示性变量与包含概率37

3.5样本示性变量的性质40

3.6π估计量及其性质41

第二篇 辅助信息在抽样设计中的应用模型与方法49

第4章 辅助信息在等概率抽样设计中的应用方法49

4.1引言49

4.2辅助信息在伯努利抽样设计中的应用方法50

4.3辅助信息在简单随机抽样设计中的应用方法53

4.3.1无放回简单随机抽样53

4.3.2有放回简单随机抽样57

4.4辅助信息在系统抽样设计中的应用方法59

4.4.1系统抽样的定义及主要结论59

4.4.2运用辅助信息控制样本量61

4.4.3利用辅助信息改进系统抽样的效率62

第5章 辅助信息在不等概率抽样设计中的应用模型与方法66

5.1引言66

5.2辅助信息在泊松抽样设计中的应用方法67

5.3辅助信息在πPS抽样设计中的应用方法70

5.4n>2时πPS抽样设计下方差估计的一种简便算法73

5.4.1Hájek近似方法介绍74

5.4.2Hájek近似方差估计量74

5.4.3Hájek近似方法小结与展望78

5.5辅助信息在PPS抽样设计中的应用方法79

5.6MPPS抽样下利用辅助信息对Hansen-Hurwitz估计量的扩展81

5.6.1当0≤ρxyU≤1时Hansen-Hurwitz估计量的扩展82

5.6.2当—1≤ρxyU<0时Hansen-Hurwitz估计量的扩展87

5.6.3总体相关系数ρxyU的样本估计量87

第6章 辅助信息在分层抽样设计中的应用模型与方法89

6.1引言89

6.2分层抽样理论的知识回顾90

6.3辅助信息在样本分配中的应用92

6.3.1比例分配92

6.3.2最优分配92

6.3.3x-最优分配93

6.4分层标志的选择与分层界限的确定94

6.4.1运用定性辅助信息进行分层95

6.4.2直接运用研究变量的信息进行分层95

6.4.3运用连续型辅助变量进行分层101

6.5利用辅助信息确定最优层数103

6.5.1层数大小对估计量方差的影响103

6.5.2考虑分层费用时最优层数和最优样本量的确定105

6.6利用辅助信息寻求多目标分层抽样的最优设计106

第7章 辅助信息在整群抽样和二阶段抽样设计中的应用方法109

7.1引言109

7.2一阶整群抽样理论知识回顾110

7.3辅助信息在简单随机整群抽样设计中的应用方法113

7.4两阶段抽样理论的介绍117

7.5辅助信息在两阶段抽样设计中的应用方法119

第三篇 辅助信息在估计量设计中的应用模型与方法131

第8章 广义回归估计模型与方法131

8.1引言131

8.2辅助变量132

8.3广义回归估计量132

8.4广义回归估计量的其他表示方法138

8.5广义回归估计量的方差144

8.6辅助变量与模型作用评述148

第9章 比率估计与线性回归估计模型与方法150

9.1引言150

9.2知识回顾与总结151

9.3比率模型153

9.4γ＝1时的比率模型及其比率估计量154

9.4.1SI抽样下的比率估计量156

9.4.2关于SI抽样下比率估计量有效性的一个注记159

9.4.3在其他抽样设计下的比率估计量165

9.5γ≥0时的一般比率模型及其比率估计量166

9.6常数均值模型及其估计量168

9.7线性回归模型及线性回归估计量170

9.8简单线性回归模型及简单线性回归估计量171

9.9多元线性回归模型及其估计量174

9.10在随机样本量抽样设计下的回归估计量175

9.11回归估计量的扩展177

9.12总体比率的回归估计方法180

第10章 事后分层估计模型与方法184

10.1引言184

10.2辅助信息与事后分层185

10.3利用定性辅助信息进行事后分层估计186

10.4利用定量辅助信息进行事后分层估计192

10.5双因素事后分层模型及其估计197

10.6事后分层估计量的条件分析200

第11章 非参数估计模型与方法203

11.1引言203

11.2辅助变量与线性回归估计理论的知识回顾203

11.3非参数回归模型及非参数回归估计量205

11.4局部多项式回归估计量208

第四篇 辅助信息在抽样设计与估计量设计中同时应用的模型与方法213

第12章 分层比率估计与分层回归估计的模型与方法213

12.1引言213

12.2辅助信息在分层比率估计中的应用模型与方法214

12.3组比率模型与分别比率估计量和组合比率估计量215

12.3.1组比率模型及其分层比率估计量215

12.3.2STSI设计下的分别比率估计量和组合比率估计量217

12.3.3分别比率估计量和组合比率估计量的对比分析218

12.4在抽样设计阶段进一步利用辅助信息寻求分层样本的最优分配218

12.5在抽样估计阶段进一步利用辅助信息来改进分层比率估计量220

12.6辅助信息在分层回归估计中的应用模型与方法222

12.7回归系数事先给定时的分别回归估计量和组合回归估计量223

12.8依据样本资料的分别回归估计量和组合回归估计量225

第13章 整群抽样与二阶段抽样下回归估计的模型与方法228

13.1引言228

13.2整群抽样与二阶段抽样下辅助信息的性质229

13.3基于群辅助信息的回归估计模型231

13.4基于全部总体单位辅助信息的回归估计模型235

13.5基于部分总体单位辅助信息的回归估计模型237

13.6分层整群抽样与事后分层整群抽样回归估计模型239

13.7整群抽样设计效应的进一步讨论243

第14章 辅助信息在二重抽样中的应用246

14.1引言246

14.2二重抽样实施过程概述247

14.3分层二重抽样——在抽样设计阶段利用辅助信息252

14.4二重抽样中辅助变量的选择255

14.5二重回归估计——在抽样估计阶段利用辅助信息256

14.5.1底水平估计257

14.5.2顶水平估计258

14.5.3二重抽样下的回归估计量259

14.6二重分层回归估计——在设计和估计阶段同时利用辅助信息264

第五篇 辅助信息在相关课题中的应用模型与方法271

第15章 辅助信息在域估计中的应用模型与方法271

15.1引言271

15.2域、小域、小区域272

15.3记号273

15.4域估计方法简介275

15.5辅助信息在直接估计中的应用模型与方法276

15.5.1一般估计方法276

15.5.2校准估计277

15.5.3回归估计278

15.6辅助信息在间接估计中的应用模型与方法280

15.6.1合成估计法280

15.6.2组合估计法282

15.7辅助变量在两域对比中的应用285

15.8小结287

第16章 辅助信息在样本轮换中的应用模型与方法288

16.1引言288

16.2以前期样本资料为辅助信息的π估计量289

16.3同时以前期样本资料和全面资料为辅助信息的回归估计量294

16.4同时以前期样本资料和全面资料为辅助信息的校准估计量302

第17章 辅助信息在无回答中的应用307

17.1引言307

17.2辅助信息与无回答308

17.3辅助信息下的加权调整法311

17.4辅助信息在插补中的应用318

17.5校准加权调整法323

17.5.1校准加权调整法处理无回答的条件323

17.5.2校准加权调整法的步骤324

后记327

主要参考文献328

附录338