第一节分层抽样概述 第二节总体参数的估计 第三节总样本量的分配 第四节分层与提高精度

一、抽样调查的一般问题 二、抽样计划的步骤 三、概率抽样方法 四、非概率抽样方法 五、抽样误差和样本容量 六、有关抽样设计的几个问题

第一节简单随机抽样概述 第二节参数估计 第三节样本容量的确定

第一节抽样框误差及控制 第二节调查误差及控制 第三节无回答及其控制 第四节样本轮换的理论与方法

一、基本概念 1、 Sample Statistic(样本统计量) Any number computed from sample data random variable. Known

非参数统计 亦称非参数检验,是根据样本资料对总体的某种性质或关 系进行假设检验的统计推断方法

二重比估计与二重回归估计的思想与二重分层估计的思 想相类似。比估计与回归估计需要事先知道辅助变量X的平 均数或总和。如果事先并不掌握辅助变量的平均数或者总和 的信息,但辅助变量的观察要比调查的指标Y容易得多,那 么就可以使用二重比估计或者二重回归估计

一.总体与样本 1.总体是指由调查对象的全部单位所构成的集合体.也称为全及总体例如:要调查某城市居民的年龄结构、受教育程度,则该市的全体市民就总体容量,记为N调查某区所有职工家庭收入情况,则该区王工家便构成一个总体。有限总体:总体中所包含的单位数目是有限的。如:一个地区的人口,一个企业的年产量等。无限总体:总体中所包含的单位数目是无限的。如:湖泊海洋中的鱼尾数,森林中的树的棵数等

在介绍盒子模型时已经指出,对于总体中具有某种特性 的单元所占比例的抽样调查,可建立0-1盒子模型。N个 具有某种特性的单元相应的票上全标上1,其余全标上0

一、多元线性回归模型 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、参数估计量的方差-协方差矩阵和随机误差项σ2方差的估计 五、样本容量问题 六、多元线性回归模型实例