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出版者:Wiley&Sons,Inc.

作者:Rao, J. N. K.

出品人:

页数:344

译者:

出版时间:2003-1

价格:2151.00元

装帧:

isbn号码:9780471413745

丛书系列:

图书标签:

• 小区域估计
• 统计推断
• 调查抽样
• 数据分析
• 贝叶斯方法
• 层次模型
• 方差估计
• 模型诊断
• 缺失数据
• 统计建模

《区域估计方法精要》 本书是一本关于区域估计方法（Small Area Estimation, SAE）的综合性指南，旨在为统计学家、研究人员、政策制定者以及任何对精细化数据分析感兴趣的读者提供一个全面而深入的理解。 SAE 是一种统计技术，其核心目标是通过利用各种可用的统计信息，对那些由于抽样调查样本量不足而难以直接获得可靠估计的地理区域（如省、市、县、乡镇，甚至社区）进行准确的估计。 在当今信息爆炸的时代，对更细粒度的数据分析需求日益增长。从政府部门制定地方性政策，到企业进行市场细分，再到科研机构进行区域差异研究，都需要对特定区域的关键统计指标有清晰的认识。然而，传统的抽样调查设计往往难以覆盖所有小的行政区域，导致在这些区域内无法直接获得足够精确的统计量。Small Area Estimation 方法应运而生，它通过巧妙地结合样本数据和辅助信息，有效克服了这一难题。 本书将带领读者循序渐进地探索SAE的理论基础、核心模型、常用方法及其在不同领域的应用。我们不会仅仅停留在概念的介绍，而是会深入剖析各种方法的数学原理，并通过具体的案例研究来展示其应用过程和效果。 核心内容概述： 第一部分：区域估计的理论基础与必要性 什么是区域估计？ 详细阐述SAE的定义、目标以及它在统计学中的定位。 为何需要区域估计？ 探讨传统统计方法在小区域上的局限性，以及SAE如何弥补这些不足。 SAE的应用场景： 列举并分析SAE在人口普查、农业统计、健康监测、经济发展评估、环境研究等多个领域的实际应用价值。 SAE与传统方法的比较： 深入比较SAE与直接估计、模型辅助估计等方法的异同，突出SAE的优势。 第二部分：区域估计的核心模型与方法 线性混合效应模型（Linear Mixed-Effects Models）： 介绍经典的小区域线性混合效应模型（如 EBLUP - Empirical Best Linear Unbiased Predictor）。 详细讲解模型的组成部分（固定效应、随机效应），以及如何通过最大似然估计（ML）或限制性最大似然估计（REML）来估计模型参数。 深入探讨模型假设及其对估计结果的影响。 提供如何构建和拟合混合效应模型的实践指导。 贝叶斯方法（Bayesian Methods）： 介绍基于贝叶斯框架的区域估计方法。 讨论先验分布的选择如何影响后验估计，以及如何通过马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等算法进行计算。 比较贝叶斯方法与频率学方法的优劣，以及在不同情况下的适用性。 非参数与半参数方法（Nonparametric and Semiparametric Methods）： 探讨在模型假设难以满足时，可以采用的非参数和半参数SAE技术，例如核平滑、局部多项式回归等。 介绍这些方法的优势，如对模型形式的依赖性较低，但同时也会讨论其计算复杂度和对数据量的需求。 模型选择与诊断（Model Selection and Diagnostics）： 介绍模型选择的标准，如信息准则（AIC, BIC）。 详细讲解模型诊断的技术，包括残差分析、随机效应的诊断等，以确保模型拟合的有效性。 第三部分：辅助信息在区域估计中的应用 辅助信息的来源与类型： 探讨各类辅助信息，如： 外部数据集： 来自其他调查、普查、行政记录（如税收数据、登记数据）等。 上下文变量： 与目标变量相关的其他区域性特征（如人口密度、经济指标、地理信息）。 时间序列信息： 利用同一区域在不同时间点的数据。 空间相关性： 利用相邻区域的信息。 如何将辅助信息纳入模型： 回归模型中的协变量： 将辅助信息作为固定效应或随机效应的预测因子。 多源数据融合： 结合不同来源的数据进行估计。 空间-时间模型： 考虑区域间的空间依赖性和时间动态。 数据预处理与特征工程： 强调在纳入辅助信息前进行数据清洗、转换和特征工程的重要性。 第四部分：区域估计的评估与应用实践 估计量的优良性评价： 偏差（Bias）与方差（Variance）： 深入分析不同估计量的偏差和方差特性。 均方误差（Mean Squared Error, MSE）： 介绍如何估计和解释MSE，以及MSE在模型选择和估计量比较中的作用。 预测区间（Prediction Intervals）： 如何构建可靠的预测区间，以量化估计的不确定性。 软件工具与实现： 介绍常用的统计软件（如R、SAS、Stata）中用于SAE的包和函数。 通过具体的代码示例，演示如何应用各种SAE方法。 实际案例研究（Case Studies）： 本书将包含多个来自不同领域的详实案例研究，例如： 利用全国性调查数据估计各省的贫困率。 结合普查和行政数据估算农村地区的家庭收入。 基于区域健康监测数据预测特定疾病的发病率。 分析环境监测数据，估计区域污染水平。 每个案例都将详细展示数据收集、模型选择、参数估计、结果解释以及对政策制定的启示。 本书特色： 理论与实践并重： 既有严谨的数学推导，又不乏生动的案例分析。 方法全面： 涵盖了SAE领域内主流的频率学和贝叶斯方法，以及一些新兴技术。 易于理解： 尽管涉及复杂的统计概念，但本书力求语言清晰，逻辑严谨，便于不同背景的读者理解。 实用性强： 提供代码示例和案例分析，帮助读者将其学到的知识应用于实际工作中。 通过阅读《区域估计方法精要》，读者将能够掌握使用Small Area Estimation技术解决实际统计问题的能力，从而更有效地分析和利用细粒度数据，为科学研究、政策制定和决策支持提供坚实的数据基础。

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我得承认，我是一个对细节有极高要求的人，尤其在处理复杂统计模型时，任何含糊不清的表述都会让我抓狂。而这本关于区域估计的专著，在细节处理上达到了近乎完美的境界。作者对假设条件的讨论极其严谨，每一步推导都清晰可循，没有留下任何“跳跃式”的逻辑断层。最让我印象深刻的是，书中探讨了在不同数据质量和结构下，各种估计方法性能的蒙特卡洛模拟结果，这些对比分析为我们选择最适合当前问题的工具提供了强有力的经验证据。我把这本书带到了好几次重要的项目会议上，它成了我们团队讨论和决策时的重要参考工具。它的价值远远超出了书本本身的价格，它带来的知识积累和解决实际问题的能力提升，是无价的。这本书无疑将成为我书架上被翻阅频率最高的一本统计学参考书之一。

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说实话，最初我对这类专门性很强的主题感到有些畏惧，担心内容过于晦涩难懂。然而，这本书完全超出了我的预期。作者似乎深谙“授人以渔”的道理，书中很多章节都附带了“实践考量”或“常见陷阱”的提醒，这对于初学者来说太有价值了。我发现，作者在处理模型选择和模型诊断的部分尤为细致，提供了多种交叉验证和残差分析的方法，确保我们构建的估计模型是稳健且可信的。阅读过程中，我感觉自己不是在被动接收知识，而是在积极地参与到问题解决的过程中。这本书的叙事节奏张弛有度，既有严谨的数学推导来支撑结论的可靠性，也有非常接地气的语言来解释背后的直觉。对于那些希望从“会算”到“懂得为什么这么算”的读者来说，这本书无疑是打开新世界大门的钥匙。

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这本书在方法论上的创新和整合能力令人印象深刻。它不像某些学术著作那样固步自封于单一的理论体系，而是巧妙地融合了经典统计学、时间序列分析乃至机器学习中的部分思想，来共同解决小型区域估计这个长期存在的难题。我发现它对空间自相关性的处理尤其独到，提供了一套结合了空间权重矩阵和随机效应模型的集成框架，这对于处理具有空间依赖性的地理数据极其有效。阅读过程中，我不得不频繁地暂停下来，查阅一些相关的背景文献，但这并不是因为书写得不好，而是因为作者提出的观点太具启发性，让我渴望了解更多其理论基础的来源。总而言之，这本书不仅提供了“怎么做”的答案，更激发了我思考“为什么是这样做的”的欲望，它推动了读者的思考边界，是一本真正具有前沿性和指导性的专业读物。

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我花了整整一个周末来研读这本著作，最大的感受是其内容的广度和深度令人震撼。它不仅仅停留在理论的层面，更是深入挖掘了不同估计策略背后的哲学思想和适用场景。我尤其欣赏作者在讨论不同估计量（如合成估计、经验贝叶斯估计）时的那种批判性思维，没有简单地将它们并列，而是深入剖析了它们各自的优缺点以及在特定约束条件下的最优选择。书中的图表制作精良，数据可视化做得非常到位，很多原本需要花费大量时间在脑海中构建的数学关系，通过一张图表就豁然开朗了。这本书的排版也十分友好，注释清晰，参考文献详实，为我后续的深入研究提供了坚实的跳板。它更像是一部工具手册加上一本深度思考的指南，而不是一本单纯的教科书，强力推荐给所有从事地理信息系统分析、公共政策评估以及市场细分研究的专业人士。

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这本关于小型区域估计的书籍，简直是统计学领域的瑰宝，我毫不夸张地说，它彻底颠覆了我对传统抽样方法的认知。作者的叙述方式非常引人入胜，没有那种枯燥的数学公式堆砌，而是通过大量生动的实际案例，将复杂的理论阐释得淋漓尽致。比如，书中关于贝叶斯层次模型在区域估计中的应用，讲解得深入浅出，即便是像我这样背景稍弱的读者也能迅速掌握其精髓。特别是关于小样本数据处理的章节，提供了许多实用的技巧和软件操作指南，让我可以直接应用到我的工作中去，解决了以往数据稀疏时无从下手的困境。这本书的结构安排也十分巧妙，从基础概念的建立，到高级方法的探讨，再到实际应用的案例分析，层层递进，读起来酣畅淋漓，仿佛跟随一位经验丰富的导师在进行一对一的辅导。如果你正在为如何精确地估计那些数据量稀少的小区域而烦恼，这本书绝对是你的不二之选，它提供的视角和工具箱是任何一本标准教材都无法比拟的。

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看的第二版

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