应用抽样技术：学习指导与习题解答_杨贵军，孟杰著_9787503781360

　　《应用抽样技术：学习指导与习题解答》按教材的章节配置，共分为七个章节，主要包括抽样技术的基本概念、简单随机抽样、分层随机抽样、比率估计和回归估计、等距抽样、单级整群抽样、两级抽样。每个章节的结构都按照知识要点、习题解答和习题解答的R语言代码等内容进行编排。这样可以与教材进行合理搭配，便于读者好地把握每章内容的教学重点和解析每章的习题，有效地学习和理解抽样技术的基础知识。

　　随着大数据应用的不断扩张，抽样技术受到越来越广泛的关注。统计学者并不认为抽样技术将会被淘汰，反而觉得其更加重要。大数据为抽样技术提供了更多应用领域。另一方面，抽样技术也需要不断创新，以便更好地适应大数据时代发展。抽样技术作为一门本科的统计学课程，主要内容还应该集中于几种常用的抽样方法，让读者能更好地理解抽样技术的思想。同时，掌握这些常用的抽样方法也是进一步学习前沿抽样方法的基础。本书集中在这几种常用的抽样方法，与全国统计教材编审委员会“十二五”规划教材《应用抽样技术》教材配套。
　　《应用抽样技术：学习指导与习题解答》按教材的章节配置，共分为七个章节，主要包括抽样技术的基本概念、简单随机抽样、分层随机抽样、比率估计和回归估计、等距抽样、单级整群抽样、两级抽样。每个章节的结构都按照知识要点、习题解答和习题解答的R语言代码等内容进行编排。这样可以与教材进行合理搭配，便于读者更好地把握每章内容的教学重点和解析每章的习题，有效地学习和理解抽样技术的基础知识。
　　在书稿完成过程中，兼顾以下的两方面。.
　　（1）强调了习题解答的严谨性。尽管抽样技术应用需要有一定的调查经验，不能把书本知识直接应用于调查实践，但是本书还是希望读者能够较严谨地回答每道习题，促使读者能够从理论上理解抽样方法.的特点和应用条件，将对抽样技术的正确理解作为抽样技术应用的基础，更好地把握抽样技术应用中的方法运用合理性和结论可靠性。
　　（2）注重习题解答的R语言实现。在抽样调查实践中，出现了调查数据分析的很多手工计算技术，但在习题解答中采用较少。随着计算机普及，读者也希望其能够代替繁琐的计算，而将重点集中于学习抽样方法的性质。为了满足读者这方面需求，本书提供了习题解答的R语言代码，便于模仿，便于理解。
　　本书是由杨贵军和孟杰共同编著完成。在书稿完成过程中，多个年级的在读硕士研究生和在读博士研究生参与了书稿的整理、修订与校对。作者在此感谢天津财经大学中国经济统计研究中心和统计学系的支持。感谢中国统计出版社的大力支持和协助。感谢国家自然科学基金（11471239）和国家社会科学基金（17CTJ002）资助。本书的部分习题借鉴了相关参考书中的例题或习题，在此特向有关作者表示感谢。在书稿完成过程中，尽管我们付出了最大的努力，但书中仍会有一些缺憾：对于书中的不足，恳请各位专家和读者提出宝贵意见。

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