Theorie des sondages (Economie et statistiques avancees) (French Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Economica

作者:Christian Gourieroux

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1981

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9782717803693

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 抽样调查
• 经济学
• 计量经济学
• 法国
• 学术著作
• 高等教育
• 研究方法
• 数据分析
• 社会科学

关于抽样理论及其在高级经济与统计领域的应用 抽样调查，作为一种从有限样本推断整体特征的科学方法，在现代社会科学、经济学、市场研究乃至公共事务的决策制定中扮演着至关重要的角色。本书深入探讨了抽样理论的核心概念、方法论及其在高级经济学和统计学领域的广泛应用，旨在为读者提供一个全面而严谨的理论框架，并辅以实践指导，以应对日益复杂的现实数据挑战。 第一部分：抽样理论基础 本部分将循序渐进地介绍抽样理论的基石。我们首先会阐述抽样调查的定义、目的和基本原则，区分全数调查与抽样调查的优劣势。接着，将详细讲解各种基本抽样设计，包括： 简单随机抽样 (Simple Random Sampling, SRS)：这是最基础的抽样方法，每个样本单位都有同等概率被选中。我们将探讨其概念、操作方法，以及如何计算样本的统计量（如均值、方差）及其抽样误差。 系统抽样 (Systematic Sampling)：通过设定一个抽样间隔，从起始点开始系统地抽取样本。我们将分析其在实际操作中的便利性，以及在何种情况下系统抽样与简单随机抽样效果相当，又在何种情况下可能引入偏差。 分层抽样 (Stratified Sampling)：在将总体划分为若干互斥的层（subpopulations）后，在各层内进行抽样。本书将深入解析分层抽样的原理，讨论分层标准的选择，以及如何通过最优分配和比例分配等方法，提高估计的精度，减小抽样误差。 整群抽样 (Cluster Sampling)：将总体划分为若干不重叠的群组，然后从中抽取若干群组进行调查。我们将分析整群抽样的优点（如节省成本和便利性），以及其固有的缺点（如抽样误差可能增大），并探讨单阶段和多阶段整群抽样的区别与应用。 此外，本部分还将深入探讨非概率抽样 (Non-probability Sampling) 的各种形式，例如方便抽样 (Convenience Sampling)、配额抽样 (Quota Sampling) 和判断抽样 (Judgmental Sampling)。尽管这些方法不提供概率保证，但理解其局限性和在特定情境下的适用性，对于全面认识抽样实践至关重要。 第二部分：抽样理论的进阶内容与统计推断 在掌握了基本抽样方法后，本书将进一步深入到抽样理论的进阶领域，并与统计推断紧密结合： 样本量确定 (Sample Size Determination)：如何根据预期的精度要求、置信水平以及总体的变异程度，科学地计算所需的最小样本量，是抽样设计中的关键环节。我们将介绍用于不同抽样设计和统计量的样本量计算公式及其实践考量。 抽样误差与非抽样误差 (Sampling Error and Non-sampling Error)：清晰地区分抽样误差（由于样本的随机性而产生的误差）和非抽样误差（包括测量误差、无应答误差、数据处理误差等）是评估调查质量的基础。本书将详细讨论如何控制和减小这两种误差。 估计量的性质 (Properties of Estimators)：我们将回顾并深入分析估计量的关键性质，如无偏性 (Unbiasedness)、一致性 (Consistency)、有效性 (Efficiency) 和完备性 (Sufficiency)，这些性质决定了我们从样本数据推断总体参数的可靠性。 大数定律与中心极限定理 (Law of Large Numbers and Central Limit Theorem)：这些概率论中的基本定理是统计推断的理论基石，尤其在解释样本均值的分布特性、样本量增大时估计量收敛到总体参数的过程中起着决定性作用。 区间估计与假设检验 (Interval Estimation and Hypothesis Testing)：我们将介绍如何根据样本统计量构建总体参数的置信区间，以及如何运用样本数据对总体参数进行假设检验，例如对均值、比例等进行显著性检验。 第三部分：抽样在高级经济学与统计学中的应用 本部分将聚焦于抽样理论在更高级、更具体的经济学和统计学领域中的实际应用，展示其强大的现实意义： 经济调查中的应用： 劳动力调查 (Labor Force Surveys)：如何设计复杂的抽样方案，以准确估计失业率、就业率、工资水平等关键经济指标，并跟踪其动态变化。 消费者支出调查 (Consumer Expenditure Surveys)：通过科学的抽样方法，了解居民的消费结构、支出模式，为宏观经济政策制定、市场预测提供依据。 企业调查 (Business Surveys)：例如工业生产调查、零售业销售额调查等，如何抽取代表性企业，以反映整体经济活动的状况。 国民账户统计 (National Accounts Statistics)：抽样在国民经济核算体系中用于收集和估算各项经济活动的细节数据，如生产、收入、支出等。 市场研究与民意调查 (Market Research and Public Opinion Polls)： 产品开发与市场细分 (Product Development and Market Segmentation)：通过抽样调查了解消费者需求、偏好、购买行为，为产品设计和目标市场选择提供支持。 广告效果评估 (Advertising Effectiveness Measurement)：如何设计有效的抽样方案，评估广告的传播度和对消费者购买意愿的影响。 政治民意调查 (Political Opinion Polls)：抽样在预测选举结果、衡量公众对政策的态度等方面发挥着核心作用，我们将讨论其方法论的挑战和局限性。 计量经济学模型中的应用 (Applications in Econometric Models)： 面板数据分析 (Panel Data Analysis)：如何从抽样数据构建面板数据，以及如何在面板数据模型中使用抽样估计量。 调查数据校正 (Survey Data Correction)：当调查数据存在系统性偏差（如测量误差）时，如何利用其他信息或模型进行校正，以获得更可靠的估计。 复杂调查数据的处理 (Handling Complex Survey Data)：许多经济调查采用分层、整群等复杂抽样设计，本书将介绍专门用于处理这类数据的统计软件和分析方法，例如考虑设计效应 (Design Effect) 的方差估计。 其他高级统计应用： 纵向研究设计 (Longitudinal Study Design)：追踪同一批样本单位在不同时间点的观测值，以研究变量随时间的变化趋势和因果关系。 多阶段抽样 (Multi-stage Sampling)：将抽样过程分解为多个阶段，每个阶段的抽样单位是前一阶段的子集，这在处理大型、地理上分散的总体时尤为有用。 本书力求理论与实践相结合，通过大量的案例分析和实际数据示例，帮助读者理解抽样理论在解决实际问题中的应用。同时，本书也强调了数据质量的重要性，以及在抽样设计、数据收集和分析过程中可能遇到的挑战，并提供相应的解决方案。无论您是统计学、经济学、社会科学的学生、研究者，还是从事相关领域的专业人士，本书都将为您提供宝贵的知识和工具，以提升您在数据分析和决策方面的能力。

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