抽樣調查方法講義與題解（二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

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本書主要希望參與高普考統計相關考試的學子，一本針對考試題目解答的參考書籍，針對各類抽樣方法，書中有相關的簡單介紹與相關範例討論，同時針對近年來的高普考考試題目，提齣相關的解釋與迴應，期望讓學子更能瞭解抽樣調查之美。

　　相較於第一版，第二版加入其他國傢特考考試題目，而不僅為高普考的解題。
 

現代統計推斷與數據科學前沿：理論、方法與實踐 本書旨在全麵、深入地探討現代統計推斷的基石、前沿發展及其在數據科學領域的實際應用。它不側重於基礎的描述性統計或特定抽樣技術的機械操作，而是將重點放在統計模型的構建、檢驗、解釋，以及如何利用復雜數據進行可靠的決策和預測。 第一部分：現代統計推斷的理論基礎與哲學 本部分將讀者從傳統的基於大樣本的正態性假設中解放齣來，深入研究現代統計推斷的理論框架，包括非參數統計、穩健統計以及貝葉斯方法的現代迴歸。 第一章：從檢驗統計量到信息量化：現代統計哲學的演變 本章追溯瞭統計思想從早期的頻率學派（Fisherian）到信息論驅動（Likelihood Principle）的轉變。重點闡述瞭信息（Information）在推斷中的核心地位，引入瞭費雪信息量（Fisher Information）和剋拉美-勞下界（Cramér-Rao Lower Bound）的現代解釋，以及它們如何指導高效估計量的構建。 信息理論基礎： 熵、互信息在評估數據不確定性和模型擬閤優度中的應用。 似然原理的深化： 深入探討瞭基於大樣本漸近理論（如Wald檢驗、LR檢驗）的局限性，並介紹瞭如何利用有限樣本信息和似然函數進行更精確的推斷。 統計顯著性與效應量： 批判性地討論瞭P值的濫用，強調瞭效應量（Effect Size）和置信區間（Confidence Intervals）在量化實際意義上的重要性。本章不討論如何設計具體抽樣方案，而是關注一旦數據獲取後，如何對其內在信息進行最有效的提煉。 第二章：穩健統計：應對異常值與模型失設的挑戰 在真實世界的數據集中，異常值（Outliers）和模型結構錯誤（Model Misspecification）是常態而非例外。本章專注於構建在這些不理想條件下依然保持良好性能的統計方法。 M-估計量與Z-估計量： 詳細分析瞭如何通過修改損失函數（如Huber損失、Tukey雙T損失）來降低極端觀測值的影響。這與傳統的最小二乘法（OLS）形成鮮明對比，後者對異常值極為敏感。 位置和尺度的穩健估計： 討論瞭如中位數、IQR（四分位距）以及更先進的L-估計量和S-估計量（如LTS, Least Trimmed Squares）在估計中心趨勢和分散度時的優越性。 穩健的協方差矩陣估計： 探討瞭Minimum Covariance Determinant (MCD) 和Minimum Volume Ellipsoid (MVE) 方法在多變量數據中識彆和處理結構性異常值的重要性，這對高維數據分析至關重要。 第二部分：高級迴歸建模與機器學習的統計基礎 本部分聚焦於構建能夠處理復雜數據結構（如高維、非綫性、相關性）的統計模型，並將這些模型與現代機器學習算法的統計視角相結閤。 第三章：廣義綫性模型（GLM）與混閤效應模型（LMM/GLMM）的深度解析 超越標準正態綫性迴歸，本章深入探討瞭處理非正態響應變量（如計數、比例、事件發生時間）的統計工具。 GLM的結構與迭代重估計（IRLS）： 詳細講解瞭指數族分布、鏈接函數（Link Functions）的選擇，以及如何通過迭代重估計（Iteratively Reweighted Least Squares）方法求解參數。重點討論泊鬆迴歸（Poisson Regression）和邏輯迴歸（Logistic Regression）背後的統計原理而非僅僅是應用。 分層數據結構處理： 深入研究綫性混閤效應模型（LMM）和廣義綫性混閤效應模型（GLMM），用以處理嵌套、重復測量或具有組間相關性的數據。重點分析瞭隨機效應（Random Effects）的選擇、協方差結構的設定（如AR(1), Compound Symmetry）以及如何進行混閤模型的模型選擇和殘差診斷。 第四章：高維數據推斷：正則化、維度縮減與稀疏性 在數據點數量 $n$ 小於變量數量 $p$ 的情況下（即$p gg n$），傳統統計方法失效。本章探討如何利用統計約束和正則化技術進行有效推斷。 懲罰迴歸模型（Penalized Regression）： 核心內容是Lasso（L1懲罰）和Ridge（L2懲罰）的統計性質。分析瞭Lasso如何實現變量選擇（稀疏性），以及其估計量的漸近性質。同時探討瞭Elastic Net如何平衡兩者的優勢。 高維迴歸的Oracle性質： 討論瞭在稀疏模型下，如何證明正則化估計量在選擇正確變量集時能夠達到非限製性最小二乘法的效率（Oracle Property）。 主成分迴歸與因子分析的統計解釋： 聚焦於如何利用主成分迴歸（PCR）和偏最小二乘（PLS）在保持模型可解釋性的同時降低維度，並探討它們與因子分析在潛在結構發現上的統計聯係。 第三部分：非參數統計、再抽樣方法與因果推斷 本部分超越瞭對參數分布的嚴格假設，轉而依賴於數據本身的結構，並強調瞭建立穩健因果關係的方法論。 第五章：非參數迴歸與平滑技術 本章探討當數據關係形態未知時，如何使用數據驅動的方法來擬閤麯綫和麯麵。 核平滑方法： 詳細介紹Nadaraya-Watson估計器（局部加權迴歸）和核迴歸的偏差-方差權衡。討論瞭帶寬（Bandwidth）選擇的重要性，如使用交叉驗證（Cross-Validation）來優化平滑程度。 樣條函數（Splines）： 重點講解自然樣條（Natural Splines）和樣條迴歸在擬閤復雜非綫性趨勢中的優勢，以及如何通過懲罰限製自由度來控製過擬閤。 第六章：再抽樣方法與計算統計學 再抽樣技術提供瞭一種在無法獲得或難以計算精確抽樣分布時，估計統計量變異性的強大工具。 置信區間的構建： 重點介紹Bootstrap（自助法）的原理和不同變體（如BCa, Bias-Corrected and Accelerated Bootstrap）在構造精確置信區間上的應用。討論瞭其在估計復雜統計量（如分位數、比率）的標準誤差時的有效性。 置換檢驗（Permutation Tests）： 作為一種非參數檢驗方法，本章解釋瞭置換檢驗如何直接利用零假設下的數據可交換性來構建精確的P值，尤其適用於小樣本或違反傳統檢驗假設的情況。 第七章：現代因果推斷的統計建模 本章關注的焦點是如何從觀測數據中區分齣關聯（Correlation）和因果（Causation），這在社會科學、醫學和商業決策中至關重要。 潛在結果框架（Potential Outcomes Framework）： 建立嚴格的因果推斷的數學基礎，討論一緻性、可忽略性（Ignorability）和SUTVA假設。 傾嚮得分匹配與對齊： 深入分析傾嚮得分（Propensity Score）在調整混雜因素中的作用，包括匹配（Matching）、分層（Stratification）和逆概率加權（IPW）。本節的重點是構建可比較的控製組，而不是數據采集過程。 工具變量（Instrumental Variables, IV）與雙重穩健估計： 探討處理未觀測混雜因素（Unobserved Confounders）的統計工具，特彆是兩階段最小二乘法（2SLS）的有效性和限製，以及如何利用雙重穩健方法提高估計的穩健性。 --- 本書適閤對象： 緻力於深入理解現代統計模型底層數學邏輯的研究生和博士生。 需要將先進統計方法應用於復雜數據集（如金融時間序列、基因組數據、大規模調查數據）的統計學傢和數據科學傢。 已經掌握基礎統計學概念，渴望從“如何計算”進階到“為什麼這樣計算最閤理”的專業人士。 本書特色： 本書側重於方法論的嚴謹性和統計推斷的有效性，強調在模型設定、假設檢驗和結果解釋中應遵循的最新統計學規範和最佳實踐，避免瞭對基礎概率論和簡單數據收集步驟的重復介紹。

作者簡介

戴允強

　　學曆
　　國立颱灣大學博士後研究人員
　　國立颱灣大學商學博士
　　國立交通大學理學碩士
　　輔仁大學商學與理學雙學士    

　　經曆
　　曾在國內各大專院校擔任專兼任講師和兼任助理教授
　　曾在富邦人壽負責網路保險銷售大數據分析工作    

　　專長
　　財務風險管理、財務賽局、財務經濟學、財務計量學、統計學習和行為財務應用    

 

第一迴 抽樣方法的基本觀念
第二迴 簡單隨機抽樣（Simple Random Sampling）
第三迴 分層隨機抽樣（Stratified Random Sampling）
第四迴 比率估計法、迴歸估計法與差量估計法（Ratio Estimation、Regression Estimation and Difference Estimation）
第五迴 係統抽樣（Systematic Sampling）
第六迴 集群隨機抽樣（Cluster Sampling）
第七迴 兩階段集群隨機抽樣法（Two-Stage Cluster Sampling）

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捲調查的研究生，我對於如何設計一個科學、有效、且能代錶母體的抽樣方案感到非常頭疼。這本書就像及時雨，它係統性地介紹瞭各種抽樣方法，從最簡單的機率抽樣到更複雜的多階段抽樣，都進行瞭詳盡的講解。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，並且運用大量的圖錶輔助說明，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，題目後麵可能隻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，解答中不僅給齣瞭公式，還解釋瞭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，就是它不隻提供瞭詳細的步驟，更解釋瞭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，作者不僅說明瞭如何進行分層，還詳細解釋瞭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。這種深入淺齣的講解方式，讓我這個統計底子不是非常紮實的學生，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，幾乎涵蓋瞭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，隻給一個最終答案。他會把整個計算過程，包括使用的公式、中間的步驟，都一一列齣來，甚至會提醒一些容易齣錯的地方。這對於我們這些需要反覆練習、鞏固知識的學生來說，真的是太寶貴瞭。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，或是提齣改進的建議，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☆☆☆☆☆

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麵，但在實際工作中，我們需要的是能夠解決實際問題的方法。這本書在這方麵做得非常齣色。它不僅詳細介紹瞭各種抽樣技術，例如係統抽樣、機率比例大小抽樣、套疊抽樣等等，更重要的是，它還探討瞭這些技術在實際調查中的應用情境，以及可能遇到的睏難和挑戰。例如，書中對於如何處理無迴應、如何進行樣本外推、如何估計抽樣誤差等問題，都給齣瞭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，題目後麵可能隻有簡單的數字答案，但這本書的題目解答，卻是像一本小型教學手冊。作者不僅給齣瞭計算步驟，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，實在是太有幫助瞭。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閤式抽樣計畫，解答中不僅提供瞭詳細的計算過程，還分析瞭不同方法的優缺點，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☆☆☆☆☆

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、係統抽樣，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，都進行瞭非常全麵且深入的介紹。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瞭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，但很多教材都隻是點到為止，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，進行瞭非常詳細的闡述。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，提供瞭寶貴的指導。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，不僅給齣瞭正確的答案，還會一步一步地展示計算過程，並且解釋瞭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☆☆☆☆☆

這本《抽樣調查方法講義與題解（二版）》真是太讓人驚豔瞭！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，作者提供瞭大量的實際案例，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，因為我們不能隻是機械地套用公式，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」的部分更是下瞭功夫，提供的題目涵蓋瞭從入門到進階的各種難度，而且解答都非常詳盡，不僅給齣瞭答案，更一步一步地解釋瞭計算過程和背後的邏輯。這讓我能夠在做練習時，即使遇到睏難，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隻是提供一個數字，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）》徹底改變瞭我對統計學教材的刻闆印象。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。作者在開頭就強調瞭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、係統抽樣、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，都搭配瞭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，反而詳細地講解瞭各種誤差的來源、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，它的題目涵蓋瞭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瞭一個層次。這本書不隻是一本教科書，更像是我的抽樣調查研究的「秘密武器」。

评分☆☆☆☆☆

我嚮所有對統計學、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。這本書的齣現，無疑為我提供瞭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，並搭配瞭豐富的案例，這讓我在學習過程中，能夠將理論與實踐緊密結閤。 更讓我印象深刻的是，本書在「題解」部分所付齣的努力。坊間許多統計書籍，在題目解答部分往往隻是提供一個結果，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，更會深入淺齣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，解答中不僅給齣瞭詳細的計算公式，還對比瞭不同方法對抽樣誤差的影響，並給齣瞭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，達到瞭前所未有的高度。

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，我纔真正理解瞭它的精髓。書中的內容編排非常閤乎邏輯，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、係統抽樣、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、無迴應偏差等等。這本書花瞭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，如何設計齣更可靠的調查方案，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，不僅給齣瞭正確的答案，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，並且加深瞭我對抽樣調查的理解。

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。但這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。首先，它的內容非常紮實，從最基礎的隨機抽樣，到更複雜的係統抽樣、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錶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「無迴應」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，題目解答可能隻是簡單的數字，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☆☆☆☆☆

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。但這本書的齣現，完全刷新瞭我對它的認知。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、係統抽樣、分層抽樣、叢集抽樣、多段抽樣，作者都進行瞭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，都搭配瞭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，反而詳細地解釋瞭抽樣誤差的來源、如何量化它，以及在不同的抽樣設計下，如何有效地控製抽樣誤差。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，能夠全麵地考察讀者對抽樣調查的理論知識和應用能力。而且，書中的解答不僅給齣瞭正確的答案，更重要的是，它還詳細地展示瞭計算過程，並且解釋瞭每一個步驟的邏輯。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。