抽样调查方法讲义与题解（二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书主要希望参与高普考统计相关考试的学子，一本针对考试题目解答的参考书籍，针对各类抽样方法，书中有相关的简单介绍与相关范例讨论，同时针对近年来的高普考考试题目，提出相关的解释与回应，期望让学子更能了解抽样调查之美。

　　相较于第一版，第二版加入其他国家特考考试题目，而不仅为高普考的解题。
 

现代统计推断与数据科学前沿：理论、方法与实践 本书旨在全面、深入地探讨现代统计推断的基石、前沿发展及其在数据科学领域的实际应用。它不侧重于基础的描述性统计或特定抽样技术的机械操作，而是将重点放在统计模型的构建、检验、解释，以及如何利用复杂数据进行可靠的决策和预测。 第一部分：现代统计推断的理论基础与哲学 本部分将读者从传统的基于大样本的正态性假设中解放出来，深入研究现代统计推断的理论框架，包括非参数统计、稳健统计以及贝叶斯方法的现代回归。 第一章：从检验统计量到信息量化：现代统计哲学的演变 本章追溯了统计思想从早期的频率学派（Fisherian）到信息论驱动（Likelihood Principle）的转变。重点阐述了信息（Information）在推断中的核心地位，引入了费雪信息量（Fisher Information）和克拉美-劳下界（Cramér-Rao Lower Bound）的现代解释，以及它们如何指导高效估计量的构建。 信息理论基础： 熵、互信息在评估数据不确定性和模型拟合优度中的应用。 似然原理的深化： 深入探讨了基于大样本渐近理论（如Wald检验、LR检验）的局限性，并介绍了如何利用有限样本信息和似然函数进行更精确的推断。 统计显著性与效应量： 批判性地讨论了P值的滥用，强调了效应量（Effect Size）和置信区间（Confidence Intervals）在量化实际意义上的重要性。本章不讨论如何设计具体抽样方案，而是关注一旦数据获取后，如何对其内在信息进行最有效的提炼。 第二章：稳健统计：应对异常值与模型失设的挑战 在真实世界的数据集中，异常值（Outliers）和模型结构错误（Model Misspecification）是常态而非例外。本章专注于构建在这些不理想条件下依然保持良好性能的统计方法。 M-估计量与Z-估计量： 详细分析了如何通过修改损失函数（如Huber损失、Tukey双T损失）来降低极端观测值的影响。这与传统的最小二乘法（OLS）形成鲜明对比，后者对异常值极为敏感。 位置和尺度的稳健估计： 讨论了如中位数、IQR（四分位距）以及更先进的L-估计量和S-估计量（如LTS, Least Trimmed Squares）在估计中心趋势和分散度时的优越性。 稳健的协方差矩阵估计： 探讨了Minimum Covariance Determinant (MCD) 和Minimum Volume Ellipsoid (MVE) 方法在多变量数据中识别和处理结构性异常值的重要性，这对高维数据分析至关重要。 第二部分：高级回归建模与机器学习的统计基础 本部分聚焦于构建能够处理复杂数据结构（如高维、非线性、相关性）的统计模型，并将这些模型与现代机器学习算法的统计视角相结合。 第三章：广义线性模型（GLM）与混合效应模型（LMM/GLMM）的深度解析 超越标准正态线性回归，本章深入探讨了处理非正态响应变量（如计数、比例、事件发生时间）的统计工具。 GLM的结构与迭代重估计（IRLS）： 详细讲解了指数族分布、链接函数（Link Functions）的选择，以及如何通过迭代重估计（Iteratively Reweighted Least Squares）方法求解参数。重点讨论泊松回归（Poisson Regression）和逻辑回归（Logistic Regression）背后的统计原理而非仅仅是应用。 分层数据结构处理： 深入研究线性混合效应模型（LMM）和广义线性混合效应模型（GLMM），用以处理嵌套、重复测量或具有组间相关性的数据。重点分析了随机效应（Random Effects）的选择、协方差结构的设定（如AR(1), Compound Symmetry）以及如何进行混合模型的模型选择和残差诊断。 第四章：高维数据推断：正则化、维度缩减与稀疏性 在数据点数量 $n$ 小于变量数量 $p$ 的情况下（即$p gg n$），传统统计方法失效。本章探讨如何利用统计约束和正则化技术进行有效推断。 惩罚回归模型（Penalized Regression）： 核心内容是Lasso（L1惩罚）和Ridge（L2惩罚）的统计性质。分析了Lasso如何实现变量选择（稀疏性），以及其估计量的渐近性质。同时探讨了Elastic Net如何平衡两者的优势。 高维回归的Oracle性质： 讨论了在稀疏模型下，如何证明正则化估计量在选择正确变量集时能够达到非限制性最小二乘法的效率（Oracle Property）。 主成分回归与因子分析的统计解释： 聚焦于如何利用主成分回归（PCR）和偏最小二乘（PLS）在保持模型可解释性的同时降低维度，并探讨它们与因子分析在潜在结构发现上的统计联系。 第三部分：非参数统计、再抽样方法与因果推断 本部分超越了对参数分布的严格假设，转而依赖于数据本身的结构，并强调了建立稳健因果关系的方法论。 第五章：非参数回归与平滑技术 本章探讨当数据关系形态未知时，如何使用数据驱动的方法来拟合曲线和曲面。 核平滑方法： 详细介绍Nadaraya-Watson估计器（局部加权回归）和核回归的偏差-方差权衡。讨论了带宽（Bandwidth）选择的重要性，如使用交叉验证（Cross-Validation）来优化平滑程度。 样条函数（Splines）： 重点讲解自然样条（Natural Splines）和样条回归在拟合复杂非线性趋势中的优势，以及如何通过惩罚限制自由度来控制过拟合。 第六章：再抽样方法与计算统计学 再抽样技术提供了一种在无法获得或难以计算精确抽样分布时，估计统计量变异性的强大工具。 置信区间的构建： 重点介绍Bootstrap（自助法）的原理和不同变体（如BCa, Bias-Corrected and Accelerated Bootstrap）在构造精确置信区间上的应用。讨论了其在估计复杂统计量（如分位数、比率）的标准误差时的有效性。 置换检验（Permutation Tests）： 作为一种非参数检验方法，本章解释了置换检验如何直接利用零假设下的数据可交换性来构建精确的P值，尤其适用于小样本或违反传统检验假设的情况。 第七章：现代因果推断的统计建模 本章关注的焦点是如何从观测数据中区分出关联（Correlation）和因果（Causation），这在社会科学、医学和商业决策中至关重要。 潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）： 建立严格的因果推断的数学基础，讨论一致性、可忽略性（Ignorability）和SUTVA假设。 倾向得分匹配与对齐： 深入分析倾向得分（Propensity Score）在调整混杂因素中的作用，包括匹配（Matching）、分层（Stratification）和逆概率加权（IPW）。本节的重点是构建可比较的控制组，而不是数据采集过程。 工具变量（Instrumental Variables, IV）与双重稳健估计： 探讨处理未观测混杂因素（Unobserved Confounders）的统计工具，特别是两阶段最小二乘法（2SLS）的有效性和限制，以及如何利用双重稳健方法提高估计的稳健性。 --- 本书适合对象： 致力于深入理解现代统计模型底层数学逻辑的研究生和博士生。 需要将先进统计方法应用于复杂数据集（如金融时间序列、基因组数据、大规模调查数据）的统计学家和数据科学家。 已经掌握基础统计学概念，渴望从“如何计算”进阶到“为什么这样计算最合理”的专业人士。 本书特色： 本书侧重于方法论的严谨性和统计推断的有效性，强调在模型设定、假设检验和结果解释中应遵循的最新统计学规范和最佳实践，避免了对基础概率论和简单数据收集步骤的重复介绍。

作者简介

戴允强

　　学历
　　国立台湾大学博士后研究人员
　　国立台湾大学商学博士
　　国立交通大学理学硕士
　　辅仁大学商学与理学双学士    

　　经历
　　曾在国内各大专院校担任专兼任讲师和兼任助理教授
　　曾在富邦人寿负责网路保险销售大数据分析工作    

　　专长
　　财务风险管理、财务赛局、财务经济学、财务计量学、统计学习和行为财务应用    

 

第一回 抽样方法的基本观念
第二回 简单随机抽样（Simple Random Sampling）
第三回 分层随机抽样（Stratified Random Sampling）
第四回 比率估计法、回归估计法与差量估计法（Ratio Estimation、Regression Estimation and Difference Estimation）
第五回 系统抽样（Systematic Sampling）
第六回 集群随机抽样（Cluster Sampling）
第七回 两阶段集群随机抽样法（Two-Stage Cluster Sampling）

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我在拿到這本《抽樣調查方法講義與題解（二版）》之前，對抽樣調查的概念一直有些模糊，總覺得它像是一個艱澀的學科。但這本書的出現，完全刷新了我對它的認知。書中的內容編排非常有邏輯性，從最基礎的概念，例如母體、樣本、抽樣框，到各種複雜的抽樣方法，如簡單隨機抽樣、系統抽樣、分層抽樣、叢集抽樣、多段抽樣，作者都進行了非常詳細且深入的闡述。我特別喜歡作者在講解每個抽樣方法時，都搭配了大量的實際應用案例，這讓我能夠輕易地將理論與實際生活中的調查情境連結起來，從而更深刻地理解這些方法。 讓我極為讚賞的，是書中對於「抽樣誤差」的討論。作者並沒有迴避這個問題，反而詳細地解釋了抽樣誤差的來源、如何量化它，以及在不同的抽樣設計下，如何有效地控制抽樣誤差。這對於我們在進行研究時，如何保證調查結果的可靠性，具有非常重要的指導意義。而「題解」部分更是這本書的亮點。每個題目都設計得非常精巧，能夠全面地考察讀者對抽樣調查的理論知識和應用能力。而且，書中的解答不僅給出了正確的答案，更重要的是，它還詳細地展示了計算過程，並且解釋了每一個步驟的邏輯。這讓我能夠從錯誤中學習，並且真正地掌握抽樣調查的精髓。

评分☆☆☆☆☆

這本《抽樣調查方法講義與題解（二版）》絕對是我近期遇到的最給力的統計學學習寶典！我之前一直覺得抽樣調查這個主題，雖然很重要，但總是學得不太紮實，特別是在實際操作中，常常會遇到各種理論與實務脫節的情況。但這本書的出現，徹底改變了我的看法。首先，它的內容非常扎實，從最基礎的隨機抽樣，到更複雜的系統抽樣、分層抽樣、叢集抽樣，再到多段抽樣和機率比例大小抽樣，每一個方法都講解得非常透徹，而且作者善於運用圖表和實際案例來輔助說明，讓原本可能有點枯燥的理論變得生動有趣，而且容易理解。 我尤其欣賞的是，書中對於「抽樣框」和「無回應」等實際操作中經常會遇到的難點，都有非常深入的探討和解決方案的建議。這對於我們在實際執行調查時，避免潛在的偏差，提高研究的嚴謹性，非常有價值。而更讓我愛不釋手的，就是它的「題解」部分。一般的統計書，題目解答可能只是簡單的數字，讓人望而卻步，但這本書的解答，卻是像一位耐心的老師，詳細地一步一步地解析，包括使用的公式、中間的計算過程，以及最終的答案。更重要的是，它還會解釋為什麼要這樣計算，背後的統計學原理是什麼。這讓我在做練習的時候，不僅能夠檢查答案，更能從錯誤中學習，並且加深對知識的理解。

评分☆☆☆☆☆

我向所有對統計學、特別是抽樣調查感興趣的朋友們，強烈推薦這本《抽樣調查方法講義與題解（二版）》。我本身在學術研究上，經常需要接觸到各種統計資料的收集和分析，而抽樣調查的理論和方法，更是我研究的基石。這本書的出現，無疑為我提供了一個極為寶貴的學習資源。首先，從內容架構來看，本書循序漸進，從最基礎的抽樣原理，逐步深入到各種複雜的抽樣設計，例如分層抽樣、叢集抽樣、多段抽樣，乃至於更為進階的機率比例大小抽樣。作者在講解每個抽樣方法時，都非常注重其實際應用，並搭配了豐富的案例，這讓我在學習過程中，能夠將理論與實踐緊密結合。 更讓我印象深刻的是，本書在「題解」部分所付出的努力。坊間許多統計書籍，在題目解答部分往往只是提供一個結果，讓人難以理解其推導過程。然而，這本書的解答卻是詳盡到令人感動，它不僅會清晰地展示每一步的計算過程，更會深入淺出地解釋其背後的統計學原理。這對於我這樣需要不斷鞏固和深化對抽樣理論理解的學習者來說，無疑是極大的幫助。例如，書中有一道題目，要求比較不同抽樣設計在估計平均數時的效率，解答中不僅給出了詳細的計算公式，還對比了不同方法對抽樣誤差的影響，並給出了在不同情境下優選何種方法的建議。這種深入的解析，讓我對抽樣調查的理解，達到了前所未有的高度。

评分☆☆☆☆☆

作為一個經常需要參與各種統計調查項目的職場人士，我對《抽樣調查方法講義與題解（二版）》這本書的評價，可以用「實用」和「深入」兩個詞來概括。許多統計書籍往往停留在理論層面，但在實際工作中，我們需要的是能夠解決實際問題的方法。這本書在這方面做得非常出色。它不僅詳細介紹了各種抽樣技術，例如系統抽樣、機率比例大小抽樣、套疊抽樣等等，更重要的是，它還探討了這些技術在實際調查中的應用情境，以及可能遇到的困難和挑戰。例如，書中對於如何處理無回應、如何進行樣本外推、如何估計抽樣誤差等問題，都給出了非常具體的建議和方法。 更讓我驚喜的是，這本書的「題解」部分。一般的統計書，題目後面可能只有簡單的數字答案，但這本書的題目解答，卻是像一本小型教學手冊。作者不僅給出了計算步驟，還會解釋為什麼要這樣計算，背後的統計學原理是什麼。這對於我這種需要不斷學習新知、提升專業技能的人來說，實在是太有幫助了。我可以透過練習題目，來驗證自己對理論的理解，並且學到如何將理論應用到實際問題中。例如，書中有一題關於如何設計一個包含多種抽樣方法的複合式抽樣計畫，解答中不僅提供了詳細的計算過程，還分析了不同方法的優缺點，以及如何根據調查目標來選擇最佳方案。這種深入的解析，讓我受益匪淺。

评分☆☆☆☆☆

我必須誠實地說，這本《抽樣調查方法講義與題解（二版）》是我最近讀過最值得推薦的統計學書籍之一。身為一個準備進行大規模問卷調查的研究生，我對於如何設計一個科學、有效、且能代表母體的抽樣方案感到非常頭疼。這本書就像及時雨，它系統性地介紹了各種抽樣方法，從最簡單的機率抽樣到更複雜的多階段抽樣，都進行了詳盡的講解。作者的文字風格非常親切，即使是一些比較抽象的統計概念，也能夠被解釋得淺顯易懂，並且運用大量的圖表輔助說明，讓我在閱讀過程中能夠輕鬆掌握。 最讓我驚喜的是，書中對於「題解」部分的用心。一般的書籍，題目後面可能只有一個冷冰冰的數字答案，但這本書的解答，卻是詳盡到令人感動。它不僅會一步一步地展示計算過程，更重要的是，它會解釋每一個步驟背後的邏輯，以及為什麼要使用這個公式。這對於我這種需要反覆練習、鞏固知識的人來說，簡直是福音。例如，書中有一題關於如何計算分層抽樣的預期變異數，解答中不僅給出了公式，還解釋了不同分層方法對預期變異數的影響，以及如何根據實際情況選擇最優的分層策略。這種深入的解析，讓我對抽樣調查的理解，從「知其然」提升到「知其所以然」。

评分☆☆☆☆☆

這本《抽樣調查方法講義與題解（二版）》簡直是我統計學學習路上的「救世主」！我一直以來都覺得抽樣調查這個主題，雖然聽起來很重要，但實際接觸起來卻是霧裡看花。直到我遇到這本書，我才真正理解了它的精髓。書中的內容編排非常合乎邏輯，從最基礎的概念，像是母體、樣本、抽樣框，一步步深入到各種複雜的抽樣方法，例如隨機抽樣、系統抽樣、分層抽樣、叢集抽樣、多段抽樣等。作者的講解非常清晰，而且每一個概念都配有豐富的圖示和實際例子，讓我在學習過程中不會感到枯燥乏味，反而會覺得很有趣。 我尤其欣賞書中對於「偏差」的討論。抽樣調查中最讓人頭疼的就是各種偏差，像是選擇偏差、無回應偏差等等。這本書花了大量的篇幅來探討這些偏差的來源、如何識別，以及如何盡量減少它們的影響。這對於我們在實際研究中，如何設計出更可靠的調查方案，避免產生誤導性的結論，非常有幫助。而「題解」部分更是讓我愛不釋手。每一個題目都像是對一個核心概念的深度考察，而且解答都非常詳細，不僅給出了正確的答案，還會一步一步地引導你思考，讓你明白為什麼答案是這樣，而不是別的。很多時候，書中的題目都讓我陷入沉思，而解答中的解釋，就像一盞明燈，指引我找到解決問題的方法，並且加深了我對抽樣調查的理解。

评分☆☆☆☆☆

收到這本《抽樣調查方法講義與題解（二版）》，我內心是充滿期待的，因為我一直以來在研究方法課上，都覺得抽樣調查這個部分是最難掌握的。拿到書後，果然沒有讓我失望！書中的內容從基礎的抽樣理論，如簡單隨機抽樣、系統抽樣，到更進階的複雜抽樣，如叢集抽樣、多段抽樣、機率比例大小抽樣（PPS）等，都進行了非常全面且深入的介紹。作者的講解條理清晰，邏輯性很強，而且每一個抽樣方法都搭配了非常貼切的生活化例子，這讓我在學習過程中，能夠很輕鬆地將抽象的理論與實際情境連結起來，進而加深理解。 我特別讚賞書中對「抽樣誤差」和「非抽樣誤差」的討論。這兩個概念在統計學中非常重要，但很多教材都只是點到為止，而這本書卻對它們的來源、影響以及如何盡量減少它們的途徑，進行了非常詳細的闡述。這對於我們在設計和執行調查時，如何提高數據的可靠性和有效性，提供了寶貴的指導。而「題解」部分更是讓我驚喜連連。每一道題目都設計得非常精妙，能夠考驗到讀者對不同抽樣方法的理解和應用能力。更重要的是，書中的解答非常詳盡，不僅給出了正確的答案，還會一步一步地展示計算過程，並且解釋了每個步驟背後的原理。這讓我能夠在做錯題的時候，不僅知道錯在哪裡，更能理解為什麼錯，從而真正地掌握知識。

评分☆☆☆☆☆

這次入手《抽樣調查方法講義與題解（二版）》，完全是衝著它「題解」的口碑來的。我本身在撰寫學位論文時，就常常需要在眾多抽樣方法中做選擇，而且每次遇到需要計算估計值、變異數或信賴區間時，總會卡關。這本書最讓我感動的地方，就是它不只提供了詳細的步驟，更解釋了每一個步驟背後的邏輯和統計原理。比如說，當介紹分層抽樣時，作者不僅說明了如何進行分層，還詳細解釋了為什麼分層可以提高估計的精確度，以及如何根據各層的大小和變異數來分配樣本數。這種深入淺出的講解方式，讓我這個統計底子不是非常扎實的學生，也能夠輕鬆理解。 書中的題目設計也非常用心，從最基本的簡單隨機抽樣，到更進階的多段抽樣，幾乎涵蓋了抽樣調查的所有重要主題。更重要的是，作者在解答中，並沒有像坊間許多書那樣，只給一個最終答案。他會把整個計算過程，包括使用的公式、中間的步驟，都一一列出來，甚至會提醒一些容易出錯的地方。這對於我們這些需要反覆練習、鞏固知識的學生來說，真的是太寶貴了。我還發現，書中的題目不僅考驗計算能力，更考驗對理論的理解。有些題目會要求你分析一個抽樣計畫的優劣，或是提出改進的建議，這讓我能夠從更宏觀的角度去思考抽樣設計的問題。總之，這本書的「題解」部分，絕對是我在備考或撰寫論文時，不可或缺的良伴。

评分☆☆☆☆☆

這本《抽樣調查方法講義與題解（二版）》真是太讓人驚豔了！身為一個在學術界耕耘多年的研究生，我處理過無數的統計學相關書籍，但這本絕對是我近期讀到最紮實、最能打動人心的一本。首先，它的編排架構就非常清晰，從最基礎的機率抽樣、非機率抽樣開始，循序漸進地帶到複雜的叢集抽樣、分層抽樣、多段抽樣等。每一種抽樣方法的介紹都非常詳盡，不僅有理論上的闡述，更重要的是，作者提供了大量的實際案例，這些案例貼近生活，讓我在閱讀過程中能夠輕易聯想到自己曾經接觸過的調查研究，例如市場調查、民意測驗、甚至是學術上的實驗設計。 更讓我印象深刻的是，書中對於各種抽樣方法的優缺點、適用情境以及可能遇到的偏差問題都有深入的剖析。這對於我們做研究的人來說至關重要，因為我們不能只是機械地套用公式，更要理解為什麼要選擇某一種抽樣方式，以及這種方式可能會帶來什麼樣的局限性。作者在「題解」的部分更是下了功夫，提供的題目涵蓋了從入門到進階的各種難度，而且解答都非常詳盡，不僅給出了答案，更一步一步地解釋了計算過程和背後的邏輯。這讓我能夠在做練習時，即使遇到困難，也能夠從解答中找到啟發，進而加深對概念的理解。很多時候，坊間的統計書籍解答都只是提供一個數字，讓人摸不著頭緒，但這本書的解答，就像一位循循善誘的老師，帶領你一步一步解開謎題。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，這本《抽樣調查方法講義與題解（二版）》徹底改變了我對統計學教材的刻板印象。過去我總覺得抽樣調查這部分內容，即便理論寫得再多，總會有一種紙上談兵的感覺，直到我拿到這本書。作者在開頭就強調了抽樣調查在實際應用中的重要性，並且用許多生動的例子來說明，例如如何透過小樣本來推論大群體的特徵，這讓原本枯燥的理論變得活潑起來。書中對於各種抽樣設計的介紹，像是簡單隨機抽樣、系統抽樣、分層抽樣、叢集抽樣、多段抽樣，以及更複雜的機率比例大小抽樣（PPS）等，都搭配了非常具體的步驟說明和圖示，我甚至可以想像自己在實際執行調查時，該如何規劃與操作。 最讓我感到「哇！」的地方，就是書中對於「誤差」的探討。作者並沒有迴避抽樣調查中必然存在的抽樣誤差和非抽樣誤差，反而詳細地講解了各種誤差的來源、如何量化它們，以及如何盡量減少它們的影響。這對於追求研究品質的研究者來說，簡直是及時雨。書中的「題解」部分更是錦上添花，許多題目都設計得非常巧妙，能夠測試讀者對理論知識的掌握程度，以及在實際情境中應用這些知識的能力。而且，它的題目涵蓋了從設計抽樣框架到計算估計量、信賴區間，甚至到如何評估抽樣計畫的效率。每一次做完題目，都能感受到自己對抽樣調查的理解又提升了一個層次。這本書不只是一本教科書，更像是我的抽樣調查研究的「秘密武器」。