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

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

第一节比估计的一般形式 第二节分层比估计 第三节回归估计的一般形式 第四节分层回归估计

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

7.1 岭回归估计的定义 7.2 岭回归估计的性质 7.3 岭迹分析 7.4 岭参数k的选择 7.5 用岭回归选择变量

5.3 数值例子 5.4 回归估计量

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,倘若以表示上 报数据,以Y表示实测数据,抽样结果如下表:

5.1 比估计及其性质 5.2 分层抽样中的比估计

6.3二重抽样的比估计与回归估计 6.4二重抽样样本量的最优分配

我们知道在进行抽样设计时，往往要求先掌握关于总体 的一些知识。比如分层抽样时，必须知道各层的权重。又如 进行比估计和回归估计时，必须事先知道辅助变量的总体总 和或者均值。有时候，我们对这些知识一无所知，似乎不能 利用一些好的抽样方法。其实不然，只要获取那些知识的代 价并不算大，我们就可以先进行一次抽样，获得辅助信息的 知识，然后再进行第二次抽样。第二次抽样就可以使用分层 抽样或者比估计等方法了