第一章 抽样调查概述 第二章 抽样调查基本原理 第三章 简单随机抽样 第四章 分层抽样 第五章 比估计与回归估计 第六章 整群抽样 第七章 等距抽样 第八章 多阶抽样 第九章 二重抽样 第十章 非抽样误差及其控制

例5.2 某地区有976个自然村，根据该地区的地貌将各村所属 耕地划为三种类型，各村按类型上报了耕地面积(以亩计算) 为核实这些上报数据，采用按比例分配的分层随机抽样方法 在每一种类型中抽取若干村进行实测核实，倘若以 X表示上 报数据，以Y表示实测数据,抽样结果如下表:

第7.1节 一元回归分析模型 第7.2节 回归系数的最小二乘估计 第7.3节 回归估计的统计推断 第7.4节 预测 第7.5节 多元回归分析

第一节二重抽样概述 第二节二重分层抽样 第三节二重比估计 第四节二重回归估计

前面讨论的简单随机抽样和分层抽样,我们所关心的参 数都是单指标的,给出的估计量也是线性形式。这一章我们 将要讨论比较复杂的情况,我们关心的参数不再是单指标的 而是两个或两个以上的指标。此时,遇到的统计量不再是线 性形式,往往呈现出非线性形式,比如两个变量之比,或呈 现变量之间的回归关系

一、回顾回归分析的主要目的 二、根据SRF去估计PRF

要点：掌握多元线性回归模型中的基本假设检验方法。重 点掌握多元线性回归模型的约束条件；正态性检验方法； 普通最小二乘估计方法

一、多元线性回归模型一般形式 二、多元线性回归模型的参数估计 三、OLS估计量的统计性质 四、样本容量问题 五、多元线性回归模型实例

7.1变量间关系的度量 7.2一元线性回归分析 7.3利用回归方程进行估计和预测 7.4多元线性回归分析

5.1 自变量选择对估计和预测的影响 5.2 所有子集回归 5.3 逐步回归