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出版者:Springer

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

出品人:

页数:239

译者:

出版时间:2003-11

价格:$ 190.97

装帧:

isbn号码:9780387402635

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 抽样调查
• 排序集抽样
• 非参数统计
• 实验设计
• 数据分析
• 统计推断
• 质量控制
• 可靠性工程
• 优化方法

《抽样理论与实践：一种先进的方法》 概述 本书深入探讨了现代抽样技术的核心——排序集抽样（Ranked Set Sampling，RSS）及其相关的衍生方法。它为研究人员、统计学家、数据科学家以及任何在数据采集领域寻求更高效、更精确解决方案的专业人士提供了一套全面的理论框架和实用的指导。本书的宗旨在于阐明排序集抽样如何能够显著提高估计的效率，特别是在辅助变量信息丰富但直接测量成本高昂的情况下，并提供一套系统性的方法来设计、实施和分析基于RSS的数据采集方案。 核心内容与结构 本书内容编排循序渐进，从基础概念入手，逐步深入到复杂的模型和应用。 第一部分：理论基石与初步探索 第一章：抽样理论概览与挑战 本章首先回顾了传统概率抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）的基本原理、优点及局限性。 重点阐述了在实际数据采集中普遍存在的挑战，例如测量成本高昂、变量之间存在相关性但部分变量难以直接测量、以及样本代表性与效率之间的权衡。 引出辅助变量在提高抽样效率中的重要作用，并为引入排序集抽样的概念奠定基础。 第二章：排序集抽样的起源与基本原理 详细介绍排序集抽样的概念：通过一个辅助变量对样本进行排序，然后在排序后的样本集合中选择特定样本进行精确测量。 阐述RSS的核心思想——利用辅助变量的排序信息来“预先”分配精确测量资源，从而在不增加精确测量样本数量的前提下，提高估计的精度。 介绍RSS的基本流程： 第一阶段：从总体中抽取若干个样本（通常为r个）。 第二阶段：对这r个样本的辅助变量进行排序。 第三阶段：从排序后的样本中，根据预定的规则（例如，每组取第k个样本）选择m个样本进行精确测量，形成一个排序集样本。 重复上述过程，直到达到所需的总测量样本量。 解释RSS的关键参数：r（每组样本量）和m（每组测量的样本量）。 第三章：排序集抽样的统计性质——无偏性与效率 深入分析排序集抽样估计量的统计特性。 证明基于RSS的均值、方差等参数的估计量在渐近意义上是无偏的。 重点讲解RSS相对于同等精确测量样本量下的简单随机抽样（SRS）在效率上的优势。推导并展示RSS的方差通常小于SRS的方差，并引入相对效率（Relative Efficiency，RE）的概念进行量化比较。 探讨r和m的选择对效率的影响，为实际操作提供指导。 第二部分：排序集抽样的模型扩展与改进 第四章：多阶段排序集抽样（Multistage Ranked Set Sampling，MTRSS） 介绍MTRSS的概念，特别是在大规模抽样设计中，当一次性抽取大量样本并排序困难时，MTRSS提供了一种解决方案。 阐述MTRSS的设计思路：将整个抽样过程分解为多个阶段，每个阶段都引入排序集抽样的思想。 分析MTRSS的理论性质，包括其无偏性、方差和效率，并与基本RSS进行比较。 第五章：分层排序集抽样（Stratified Ranked Set Sampling，STRSS） 将分层抽样与排序集抽样相结合，以进一步提高估计精度，尤其是在总体异质性较高的情形下。 介绍STRSS的设计方法：首先将总体划分为若干层，然后在每一层内独立执行排序集抽样。 分析STRSS的统计性质，包括其优势和适用场景，以及与纯粹的分层抽样和单层RSS的比较。 第六章：带辅助变量的排序集抽样（Ranked Set Sampling with Covariates） 在RSS的基础上，进一步考虑当辅助变量本身存在测量误差或当存在多个辅助变量时的情况。 介绍如何利用回归模型等方法，将多个辅助变量的信息纳入RSS框架，以获得更优的估计效率。 探讨模型选择和参数估计问题。 第七章：排序集抽样中的非参数方法 本书不局限于参数估计，也介绍了在RSS框架下进行非参数统计推断的方法，例如基于排序集样本的非参数密度估计、分布函数估计等。 分析这些非参数方法在RSS下的渐近性质和效率。 第三部分：排序集抽样的实际应用与拓展 第八章：排序集抽样在不同领域的应用实例 本章通过大量真实世界案例，展示RSS在环境监测（如空气质量、水质评估）、农业科学（如作物产量估计、土壤肥力评估）、社会科学（如人口普查、调查研究）、质量控制（如产品缺陷率估计）等领域的成功应用。 每个案例都详细说明了如何根据具体问题设计RSS方案，如何选择合适的辅助变量，以及RSS带来的实际效益。 第九章：排序集抽样中的辅助变量选择策略 “巧妇难为无米之炊”，辅助变量的选择对RSS的效率至关重要。 本章深入探讨如何有效地选择辅助变量。 提供了一系列选择辅助变量的原则和方法，包括基于变量相关性、测量成本、可操作性以及预实验数据的分析。 讨论了如何评估辅助变量的“排序能力”。 第十章：排序集抽样的实现与软件支持 本书强调理论与实践相结合，因此本章提供了关于如何实际操作RSS的指导。 讨论了数据采集过程中的实际问题，如如何在野外环境下实施辅助变量的排序、如何管理数据等。 介绍了目前市面上可能存在的用于支持RSS设计的统计软件或编程库，并提供了简单的使用示例。 第十一章：排序集抽样的最新研究进展与前沿方向 本章对RSS领域的最新研究动态进行梳理和介绍。 包括但不限于：自适应排序集抽样、复杂设计下的RSS、网络抽样与RSS的结合、机器学习在RSS中的应用等。 为读者指明未来可能的研究方向和拓展空间。 总结 《抽样理论与实践：一种先进的方法》不仅仅是一本介绍排序集抽样理论的著作，更是一本实用的操作手册。它通过清晰的逻辑、严谨的推导、丰富的实例和对实际操作的细致考量，帮助读者全面理解排序集抽样的强大之处，并能将其有效地应用于自己的研究和实践中。本书适合各级统计学研究人员、数据科学家、应用统计学者，以及在数据收集和分析方面寻求更高效率和更高精度的专业人士阅读。通过掌握本书所介绍的知识，读者将能够设计出更优越的抽样方案，从而获得更可靠、更有价值的研究成果。

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