抽样技术pdf

1. 那位亲亲知道一些关于抽样技术和抽样调查的网站和公司名称，麻烦介绍下！！！我是学统计的！！！

你查查国家统计学的相关知识就知道了.

2. 统计学经典教材推荐

威廉·G·科克伦《抽样调查》
逻辑思路特别清晰，同时对提升统计思想能力很有帮助。
pdf版：抽样技术(经典译本)[美]科克伦着 统计1985.pdf
习题解答：美国着名的统计学家威廉·G·科克伦的《抽样技术》习题解答 - 计量经济学与统计软件 - 经管之家(原人大经济论坛)
当代市场调研(原书第8版) 小卡尔•麦克丹尼尔 (Carl Mcdaniel Jr.) (作者), 罗杰•盖茨 (Roger Gates) (作者), 李桂华 (译者), 等 (译者)
本书是国外最为流行的市场调研教科之一，两位作者均为国际知名的市场调研专家，既有很高的理论水平，又有丰富的实践经验。本书特色鲜明，语言生动，以“集中于调研客户”为宗旨，从管理者使用或购买市场调研信息的角度介绍市场调研的思想，内容涵盖市场调研在管理决策中的作用、调研方案的设计、利用统计工具对数据资料进行分析，以及市场调研的实际应用等诸多方面。 本书适用于营销学专业本科生、研究生及MBA的教学，也可供企业营销管理人员参考之用。
亚马逊：《当代市场调研(原书第8版)》 小卡尔•麦克丹尼尔 (Carl Mcdaniel Jr.), 罗杰•盖茨 (Roger Gates), 李桂华, 等【摘要 书评 试读】图书
软件类：

Introction to Statistical Learning
R语言的重要性就不用赘述了....而且这本书还给你讲了很多统计工具...作为实践入门非常够用。

如果你是第一种...那我把我们学校的本科生培养计划放出来给你参考吧~每本书都有仔细看过....虽然没学好.....

你唯一需要注意的是，开始学习的时候，数理基础很重要！但到后来，统计思想方法更重要。

数学类：

103315 数学分析I 103316 数学分析Ⅱ 105309 数学分析III
简单：《面向21世纪课程教材:数学分析(上册)(第四版)》 华东师范大学数学系【摘要 书评 试读】图书
难：《面向21世纪课程教材:数学分析(上册)(第二版)》 陈纪修, 于崇华, 金路【摘要 书评 试读】图书
100399 概率论
《华章教育·华章数学译丛:概率论基础教程(原书第9版)》 罗斯 (Sheldon M. Ross), 童行伟, 梁宝生【摘要 书评 试读】图书
103246 数理统计【超级重要】
简单：《概率论与数理统计教程（第2版）》 茆诗松、程依明、濮晓龙【摘要 书评 试读】图书
推荐1：《21世纪统计学系列教材:数理统计学(第2版)》 茆诗松, 吕晓玲【摘要 书评 试读】图书
推荐2：《数理统计学导论(英文版•第7版)》 霍格(Robert V.Hogg), Joseoh W.McKean, Allen T.Craig【摘要 书评 试读】图书
翻译版：《统计学精品译丛:数理统计学导论(原书第7版)》 霍格 (Robert V.Hogg), Joseph W.McKean, Allen T.Craig, 王忠玉, 卜长江【摘要 书评 试读】图书
推荐3（我们学校研究生高等数理统计学教材）：《时代教育•国外高校优秀教材精选•统计推断(翻译版•原书第2版)》 George Casella, Roger L.Berger, 张忠占, 傅莺莺【摘要 书评 试读】图书
推荐4（保研复习的时候看的，结构比较好，内容精简，适合复习）：《"十二五"普通高等教育本科国家级规划教材:数理统计学讲义(第3版)》 陈家鼎, 孙山泽, 李东风, 刘力平【摘要 书评 试读】图书
101375 运筹学、高级运筹学
简单：《面向21世纪课程教材•信息管理与信息系统专业教材系列:运筹学(第4版)》 《运筹学》教材编写组【摘要 书评 试读】图书
参考书（Youtube上有Boyd的授课视频，听完觉得不错）：《凸优化(英文)》 鲍迪 (Stephen Boyd)【摘要 书评 试读】图书
103298 高等代数I 103299 高等代数Ⅱ
强烈推荐：《高等代数(上册):大学高等代数课程创新教材》 丘维声【摘要 书评 试读】图书《高等代数(下册):大学高等代数课程创新教材》 丘维声【摘要 书评 试读】图书《高等代数学习指导书(上)》 丘维声【摘要 书评 试读】图书
102110 数理综合课（常微分方程&复变函数）
100982 实变函数
101658 泛函分析

3. 对抽样技术的认识

您好。抽样技术是研究抽样调查中的抽样方法及总体目标量估计方法(包括估计量的精度)的一门技术，一般地，抽样方法可以分为两类，概率抽样与非概率抽样，也可以分为顺序抽样，简单随机抽样等～

4. 请推荐几本有关抽样技术的权威着作

比较通俗易懂的：
抽样技术——21世纪统计学系列教材
作者：金勇进 等编着
丛书名：21世纪统计学系列教材
出版社：中国方正出版社
ISBN：9787300040790

在本书的写作过程中，编着者们参阅了大量的参考文献，在汲取他人所长的同时，结合自己的教学经验和从事抽样调查项目的实践，做一些总结、归纳和概括。本书有以下特色：
1．强调抽样技术的实际应用。抽样技术有很强的理论性，但我们仍把它看成是一门应用性课程，在论述中侧重于方法的应用，如不同方法的应用场合、应用条件、不同方法的特点比较等。为了与全书的基调和风格一致，本书没有拘泥于理论推导，而是将必要的数学推导放在各章后的附录中。若略去这些推导，并不妨碍对书中内容的理解。本书的一部分例题和一部分习题以我们所从事过的实际调查项目为背景。习题中涉及的计算部分，均给出了参考答案，便于学习者核对。
2．书中有两章内容在其他教科书中不多见，但却非常实用。一章是“复杂样本的方差估计”，从理论上讲这一章虽然复杂一些，但符合现代抽样技术的发展趋势，计算机技术的发展也为复杂样本的方差估计提供了方便。事实上，许多方差估计软件中的算法就是取自其中。另一章是“调查中的非抽样误差”。大量抽样调查的实践表明，非抽样误差正在成为影响调查数据质量的一个十分重要的因素。本章讨论了几种主要的非抽样误差产生的原因、非抽样误差的测定模型、控制非抽样误差的方法以及对由于无回答造成缺失数据进行调整的方法。
3．加强案例分析。本书选取美国人口状况调查（current population survey，CPS）作为案例，用一章篇幅予以介绍和剖析。之所以选择CPS，是因为它是国际上最着名的大型居民人户抽样调查项目之一，有60多年的发展历史，集世界调查统计学家思想之精华，其设计科学、巧妙，是抽样调查中的经典之作。我们从CPS的设计与方法中可以得到许多有益的思考与借鉴。
4．加强抽样技术与计算机的结合。抽样调查中一项十分重要而又繁杂的工作是计算估计量方差，但目前传统的统计软件还无法直接计算不同抽样设计的估计量方差。针对这种情况，本书在附录中用一定篇幅介绍了方差估计的计算机专用软件。这部分包括两方面的内容，一个是目前国际上常用的方差估计软件的一般性介绍，另一个是对“PC CARP”软件使用的具体介绍。该软件的功能比较齐全，能够满足通常条件下的方差估计，它最主要的特点是操作比较简单，价格比较便宜，更适合于在发展中国家推广和使用。
本书可以作为统计学专业学生抽样调查方面课程的教材，也可以用作非统计专业学生和各类人员学习抽样技术的教材或学习参考书。本书涉及内容较多，学习中可以根据不同的需求，有所取舍。

比较专业的书：
1、《抽样技术》 科克伦着 张尧庭译
绝对是该领域最权威，最经典的书了。王学民老师说：这本书不是那么好懂的，数学系的人，就算看得懂每个公式，未必能懂它的意思（不是数学系的人，还是别看了吧）。

2、《Sampling: Design and Analysis（影印版)》 Lohr着 中国统计出版社
讲了很多很新的方法，无应答，非抽样误差，再抽样，都有讨论。也很不好懂，当时偶是和《Advance Microeconomic Theory》一起看的，后者被许多人认为是梦魇，但是和前者一比，好懂多了。主要还是理念上的差距。我们的统计思想和数据感觉有待加强啊

5. 抽样技术-按与各区人数呈比例的概率抽了4个区，试对人均居住面积作点估计和置信度为95%的区间估计

首先，题主计算出4个区对应的人均居住面积（区居住面积÷人口数），如下图：

得95%的置信区间（3.3196，5.2784）。此题样本量太小，导致置信区间过宽。

以上，希望能够帮助到题主

6. 抽样技术的历史起点可以认为是1895年对吗

抽样技术，一种数学方法。摘要如下：1．单纯随机抽样：完全随机，无限制；一般多利用乱数表或抽样球2．系统抽样：按一定的时间/数量间隔抽样3．分层抽样：先层别后再抽样4．曲折抽样：是希望减少系统抽样因周期性而发生偏差等缺点所采用的方法。可视为随机抽样，但较复杂，具有规则性。

7. 抽样技术及其应用怎么样

首先，该书中
低级错误
随处可见，真不知道责任编辑是干吗吃的；其次，该书的语言表述累赘拖沓、条理不清，真是让人不忍卒读。我认为有点砸出版社的牌子。

8. 抽样技术的完整概念包括抽样调查和

抽样调查是根据部分实际调查结果来推断总体标志总量的一种统计调查方法，属于非全面调查的范畴。它是按照科学的原理和计算，从若干单位组成的事物总体中，抽取部分样本单位来进行调查、观察，用所得到的调查标志的数据以代表总体，推断总体。

与其它调查一样，抽样调查也会遇到调查的误差和偏误问题。通常抽样调查的误差有两种：一种是工作误差（也称登记误差或调查误差），一种是代表性误差（也称抽样误差）。但是，抽样调查可以通过抽样设计，通过计算并采用一系列科学的方法，把代表性误差控制在允许的范围之内；另外，由于调查单位少，代表性强，所需调查人员少，工作误差比全面调查要小。特别是在总体包括的调查单位较多的情况下，抽样调查结果的准确性一般高于全面调查。因此，抽样调查的结果是非常可靠的。

抽样调查数据之所以能用来代表和推算总体，主要是因为抽样调查本身具有其它非全面调查所不具备的特点，主要是：

(1)调查样本是按随机的原则抽取的，在总体中每一个单位被抽取的机会是均等的，因此，能够保证被抽中的单位在总体中的均匀分布，不致出现倾向性误差，代表性强。

(2)是以抽取的全部样本单位作为一个“代表团”，用整个“代表团”来代表总体。而不是用随意挑选的个别单位代表总体。

(3)所抽选的调查样本数量，是根据调查误差的要求，经过科学的计算确定的，在调查样本的数量上有可靠的保证。

(4)抽样调查的误差，是在调查前就可以根据调查样本数量和总体中各单位之间的差异程度进行计算，并控制在允许范围以内，调查结果的准确程度较高。

基于以上特点，抽样调查被公认为是非全面调查方法中用来推算和代表总体的最完善、最有科学根据的调查方法。

9. 抽样技术具有什么特点

1. 单纯随机抽样:完全随机，无限制;一般多利用乱数表或抽样球2.系统抽样:按一定的时间/数量间隔抽样3.分层抽样:先层别后再抽样4.曲折抽样:是希望减少系统抽样因周期性而发生偏差等缺点所采用的方法。可视为随机抽样，但较复杂，具有规则性。

   
   

10. 请问谁有关于抽样技术的课程论文，急求！

用。

从总费用函数的公式
0
1
L
T
h
h
h
C
c
c
n




中可以看出，只有
1
L
h
h
h
c
n


是与各层样本量
h
n
有关的费用。最优分配的目标是同时权衡费用和方差两个指标，在方差给定时使费用尽
可能的小，或在费用给定时使方差尽可能的小。因此利用
Cauchy-Schwarz
不等式，可以得出
(1)
在给定方差


st
V
y
的情况下，使得总费用最小的层样本量的个数的确定公式为：

1
1
2
1
(
)
(
/
)
/
L
L
h
h
h
h
h
h
h
h
L
h
h
h
W
S
c
W
S
c
n
V
W
S
N










(2)
在给定总费用
T
C
的情况下，使得方差


st
V
y
最小的层样本量的个数的确定公式为；

0
1
1
(
)
(
/
)
L
T
h
h
h
h
L
h
h
h
h
C
c
W
S
c
n
W
S
c








最优分配的结果表明：
h
n
与
h
N
，
h
S
成正比，而与
h
c
成反比。从而得出下面的行动准
则：倘若（
1
）第
h
层所含有的单元数较多；
（
2
）第
h
层内部单元的差异程度较大；
（
3
）第
h
层每个样本所需的费用较低，则对第
h
层需要抽取一个含量较多的样本。

2
、特殊情形—内曼最优分配

上面所讨论的最优分配是一般情况下的最优分配，如果假定各层的单位抽样费用相等，
即
h
c
c

，
那么费用函数就变为
0
T
C
c
cn



。
此时分配
h
n
n
的表达式将大大的简化：

1
1
h
h
h
h
h
L
L
h
h
h
h
h
h
n
W
S
N
S
n
W
S
N
S







这种形式的分配就被称为内曼最优分配，简称为内曼分配。又称适度法，该种方法是最优分
配的一个特例。

事实上，这一结论早在
1923
年就由俄国学者楚波罗给出了证明，但一直没有引起注意，
直到
1934
年内曼重新给出它的证明，
它才逐渐引起人们的重视，
因此这种形式的最优分配常
被称为内曼最优分配。

内曼最优分配法在考虑各层合理权重的情况下，又使抽样方差减小到可能范围，这种分
配方法在使用时比比例分配法又前进了一步。

（三）最优分配与比例分配的精度比较

分层随机抽样中，依照定义，最优分配时估计量的精度比比例分配时估计量的精度高，
但比例分配是自加权的，计算比较方便。而内曼分配考虑到层权和各层变异程度的因素，会
使抽样精度大大提高，两者各有优点。但是在实际工作中具体选择哪种分配方法，则此时要
对两种方法的估计量的精度进行一下比较。

我们知道比例分配时估计量的方差为：

2
2
2
1
1
1
(
)
prop
st
f
V
y
S
S
S
n
n
N







而内曼分配时估计量的最小方差为：

2
2
1
1
(
)
(
)
L
opt
st
h
h
h
V
y
W
S
S
n
N





因此：
2
2
2
1
1
(
)
(
)
(
)
(
)
0
L
L
prop
st
opt
st
h
h
h
h
h
h
V
y
V
y
S
W
S
W
S
S
n
n















若诸
h
S

很接近，
则比例分配与内曼最优分配的精度相差无几。
只有当各层的
h
S

相差较大时，
最优分配比比例分配在精度上才有较大的得益。因此，在设计抽样方案时，可依已有的信息
对各层的
h
S

的离散程度加以分析，以决定是采用比例分配还是最优分配。

特别地，如果各层的容量、层内差异大小及层内平均每单元的抽样费用十分接近时，也
可直接按等额方法分配总样本量。此时
h
n
n
L

。

（四）实际抽样中分配方法的选取原则

内曼分配是一般最优分配的特例，按比例分配又是内曼分配的特例，所以，一般最优分
配是样本容量分配的通用规则。由于不同的分配规则引起的层样本容量不同，产生的抽样效
果也会有差别，所以如果分配方式不当，就会引起抽样效果的损失。选取分配方法，应该考
虑具体的调查目的，调查目的的不同，样本容量的选取规则也有差别。

1
、调查目的是取得总体特定值的情况

在这种情况下，分层实际上是为了改进这些特定值估计量的效率。现实中采用分层抽样
大多数是为了达到这一目的。

在实际工作中，比例分配法最常用。由于它所抽取的样本容量考虑了各层的合理权重，

使得综合计算的样本指标能切合实际情况，并且操作实施方便，在不要求费用等因素时很实
用。若在给定的费用下，使估计量的方差


st
V
y
达到最小，或者在给定的估计量方差
V
下，
使得总费用达到最小，
则使用一般最优分配。
内曼最优分配法在考虑各层合理权重的情况下，
又使抽样方差减小到可能范围，这种分配方法在使用时比比例分配法又前进了一步，而且它
是一般最优分配法的特殊情况，即对于每个抽样单元来说抽样时所花费用都相等。

2
、调查目的是进行各层之间的比较

一般来说，这种比较最好是在有相同相对标准误的层样本估计量之间进行，应该用相同
的样本容量，除非总体方差或单位调查费用在层间变化很大。在后一种情况下，应使分配的
各层样本容量与层总体标准差成正比，与层平均费用的平方根成反比，这样会使总体层与层
之间差的平均方差达到最小。

3
、调查目的是既要估计整个总体也要估计层特定值的情况

在这种调查结果对总体和各层（即子总体）都需要的情况下，样本容量的分配应视主次
而定。如果调查的主要目的是估计整个总体，那最优分配是适当的，但如果求得的各层的统
计量更重要，那么，不论从提高层估计精度还是从使层与层更容易比较来讲，就必须做一些
特定的样本容量分配，以便在这两个目的之间做一些妥协。

四、多变量情况下样本量在各层的分配

一次抽样调查中调查项目或指标可能不止一个。因此，往往总样本量对某个指标的最优
分配不一定也是对其它指标的最优分配，有时会出现相互矛盾的情况。因此对于一个含有多
变量的调查来说，需要找到一种折中的分配方案。

（一）比例分配

在分层随机抽样中，当一项调查含有多个指标时，最简单的一种样本量的分配方式就是
比例分配。由于比例分配并不涉及具体的指标，并且此时总体总量和总体均值的估计都是自
加权的，不但形式简单，而且数据处理也相对容易，并且在多数情况下都能得到比较令人满
意的结果，所以此时这种分配方式是可取的。

（二）各指标最优分配平均法

该方法的基本思想是先在众多的指标中，选择最重要的
K
个，分别按最优分配原则计算
出各层应分配的样本量
jh
n
，
然后求其平均值：

1
1
K
h
jh
j
n
n
K




由于各指标之间一般具有较高的相关性，因此，各指标的最优分配结果悬殊不会太大。

考虑到在计算最优分配时还受到
h
S

估计误差的影响，因此，在实际中这样处理就可以了。

（三）查特吉（
Chatterjee
）折中方法（
1967
年）

假定经过挑选后，有
K
个主要指标，
jh
n

为第
j
个指标在第
h
层按最优分配的样本量，
n
为第
h
层应分配的样本量，查特吉提出折中的办法是：

2
1
2
1
1
K
jh
j
h
L
K
jh
h
j
n
n
n
n








查特吉法与平均法的结果很接近，它们都是在诸
jh
n
中进行折中。若
jh
n

间相差很大，
不能明显的折中，此时，需建立一些准则来确定各层样本量的分配。

（四）耶茨（
Yates
）方法

这种方法应用于有一个特定目的的调查，这种调查中由于估计量给定的误差所引起的损
失是可以用钱或效用来衡量的。把总的预期损失
L
看作估计量的方差的线性函数：

,
1
(
)
K
j
j
st
j
L
a
V
y




则可进一步经过变换，推导出结论为：

1
/
(
/
)
h
h
h
h
L
h
h
h
h
W
A
C
n
n
W
A
C



，

1
1
1
(
)(
/
)
L
L
h
h
h
h
h
h
h
h
W
A
n
W
A
C
L
C





，

2
1
K
h
j
j
h
j
A
a
S




其中：
2
jh
S
是第
j
个指标在第
h
层的方差；
j
a
为系数；
,
j
st
y
是第
j
个指标的总体均值估计量。

由于比例分配的样本是自加权的，因此，其估计量及其方差的确定形式都较最优分配时
更为简便。但如果各层的因子
/
h
h
S
C
之间差异很大时，最优分配将会比比例分配更为有
效。
然而，
由于方差对于分配中发生的小的甚至是中等的变动并不敏感，
因此，
基什
（
L
K
ish

）

认为在实际中（
1
）除非各层的因子
/
h
h
S
C
之间有实质性的差异，一般不要采用最优分
配。否则最优分配多出的效益可能会被加权和特别细致工作的额外花费所抵消。一般来说，
要好几倍的差异才值得做最优分配。
若
/
h
h
S
C

的几个值大致相等，
就要用比例分配。
（
2
）
最优分配往往不是估计比例值的经济方法，
因为比例的标准差等于
(1
)
h
h
P
P

，
它们对于
0.1
到
0.9
之间变动的
h
P
值是不敏感的。
（
3
）应用最优分配时，在实践上要避免使抽样比成
为复杂的分数。
（
4
）很多潜在的效益常常只需使用一些不同的抽样比就可以得到。有时只用
两个抽样比就可以取得大部分的效益，对绝大多数元素采用一个低抽样比，而对一个只包含
大元素的特殊层则采用一个高抽样比。有时，甚至可使这些特殊层能被当然的选入样本（即
使其抽样比为
1
）
，以完全排除它对抽样误差的影响。

【参考文献】



1
金勇进，杜子芳，蒋研
.
抽样技术


M
.
北京：中国人民大学出版社，
2008.



2
冯士雍，倪加勋，邹国华
.
抽样调查理论与方法


M
.
北京：中国统计出版社，
1998.


3
倪加勋
.
抽样调查


M
.
大连：东北财经大学出版社，
1994.


4




美
W.G.
科克伦
.
抽样技术


M
.
张尧庭译
.
北京：中国统计出版社，
1985.


5
谢邦昌
.
抽样调查的理论及其应用方法


M
.
北京：中国统计出版社，
1998.

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数学高三下沪教版
第18章 基本统计方法
期中考试