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| 內容簡介： |
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金勇进、巩红禹、贺本岚所著的《复杂样本的模型推断》主要讨论复杂样本中的模型推断方法。从方法的核心关键问题——模型方法研究入手，在引入和借鉴国际上最新理论研究成果的基础上，考虑到数据是否是嵌套结构，分别从两个角度开展研究：如果数据是非嵌套结构，研究如何利用辅助信息来获得总量的最优模型辅助推断和基于模型的稳健推断；如果数据具有嵌套结构，研究如何结合复杂抽样设计的特点采用多水平模型来进行推断。从这两个角度进行研究虽然不能覆盖复杂抽样中的所有模型方法，但对于其关键问题的研究可以丰富该领域的研究奠定理论体系，为该领域在实践应用上提供方法论。 本书探讨超总体模型下总体均值或总量的估计问题时，把有限总体的重复抽样视为超总体模型下的随机试验，共分为四个部分：第一部分是总论；第二部分是基于平衡样本和模型残差的复杂样本推断；第三部分是基于多水平模型的复杂样本推断，第四部分是研究结论。
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| 目錄：
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第一部分 总论
第1章 绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.2 国内外研究综述
1.3 研究内容及结构
第2章 复杂样本模型推断的基本理论
2.1 基于设计的推断理论
2.2 基于超总体模型的推断理论
2.3 多水平模型的基本理论
2.4 基于总体参数分布的复杂样本推断理论
2.5 本章小结
第二部分 基于平衡样本和模型残差的复杂样本推断
第3章 基于平衡样本和模型残差的稳健推断
3.1 最优无偏估计的有关问题
3.2 简单平衡与稳健推断
3.3 加权平衡与稳健推断
3.4 模型残差与稳健方差估计
3.5 异常点时情形
3.6 本章小结
第4章 稳健推断的拓展
4.1 基于分层简单位置模型的最优推断
4.2 分层简单平衡与稳健推断
4.3 分层加权平衡与稳健推断
4.4 最优分层
4.5 关于分层情形的稳健方差估计
4.6 等均值群模型
4.7 常见的无偏估计
4.8 基于等均值群模型的最优无偏估计
4.9 简单平衡样本与偏倚稳健
4.10 关于群的稳健推断
4.11 关于群的稳健方差估计
4.12 数值分析
4.13 本章小结
第三部分 基于多水平模型的复杂样本推断
第5章 基于权数的多水平模型推断
5.1 加权最小二乘估计
5.2 单一水平的伪极大似然估计
5.3 多水平模型伪极大似然估计
5.4 复杂抽样中的多水平广义线性模型
5.5 多水平广义线性模型方差估计
5.6 模拟研究
5.7 本章小结
第6章 基于总体参数分布的多水平模型推断
6.1 基于总体参数分布的多水平模型
6.2 基于总体参数分布的多水平模型参数估计
6.3 基于总体参数分布的多水平模型的方差估计
6.4 基于总体参数分布的多水平多元线性模型
6.5 基于总体参数分布的多水平模型预测
6.6 本章小结
第四部分 研究结论
第7章 研究结论
主要参考文献
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