| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 表索引 | 第10-11页 |
| 图索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-15页 |
| ·研究方法 | 第15-16页 |
| ·研究内容与结构安排 | 第16-19页 |
| ·主要内容 | 第16-18页 |
| ·技术路径 | 第18-19页 |
| ·创新特色 | 第19-21页 |
| ·本文的主要创新 | 第19页 |
| ·本文存在的不足 | 第19-21页 |
| 第2章 小域估计抽样理论综述 | 第21-31页 |
| ·抽样调查的理论综述 | 第21-25页 |
| ·小域估计抽样理论综述 | 第25-31页 |
| 第3章 小域估计抽样设计方法 | 第31-54页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·多层级推断需求与域估计 | 第31-33页 |
| ·域的定义和小域估计方法 | 第33-36页 |
| ·小域估计抽样设计 | 第36-49页 |
| ·抽样设计的基本改进方式 | 第36-38页 |
| ·整群抽样问题 | 第36-37页 |
| ·层的细分 | 第37-38页 |
| ·调查数据的整合 | 第38页 |
| ·事后分层技术 | 第38-40页 |
| ·层层抽样技术 | 第40-42页 |
| ·ABC三级一套样本法 | 第42-43页 |
| ·样本追加策略 | 第43-45页 |
| ·折衷分配样本 | 第45-47页 |
| ·复合抽样框技术 | 第47-48页 |
| ·重复抽样技术 | 第48-49页 |
| ·小域估计抽样设计的比较 | 第49-52页 |
| ·小域估计抽样设计的分类 | 第49-51页 |
| ·小域估计抽样设计的比较 | 第51-52页 |
| ·小域估计抽样设计存在的主要问题 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 基于设计的小域估计方法 | 第54-107页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·基于设计的估计方法与辅助信息 | 第54-62页 |
| ·基于设计的估计方法概况 | 第54-56页 |
| ·辅助信息 | 第56-62页 |
| ·相关知识准备及记号 | 第62-67页 |
| ·现行的各种基于设计的估计方法 | 第67-87页 |
| ·HORVITZ-THOPMPSON估计量 | 第68-71页 |
| ·LIN-GREG估计量 | 第71-77页 |
| ·LOG-GREG估计量 | 第77-81页 |
| ·CAL估计量 | 第81-84页 |
| ·G-CAL估计量 | 第84-86页 |
| ·现行各种估计量的比较 | 第86-87页 |
| ·基于设计的各类估计量的模拟分析 | 第87-99页 |
| ·方差的线性化变换 | 第87-91页 |
| ·估计方法的模拟分析 | 第91-98页 |
| ·各类估计量的模拟结果 | 第98-99页 |
| ·本章小结 | 第99-107页 |
| 第5章 基于模型的小域估计法 | 第107-149页 |
| ·引言 | 第107-108页 |
| ·基于模型的估计方法 | 第108-111页 |
| ·基于模型的估计方法概述 | 第108-110页 |
| ·与基于设计的估计方法的区别 | 第110-111页 |
| ·隐式模型 | 第111-117页 |
| ·合成估计量 | 第111-114页 |
| ·组合估计量 | 第114-117页 |
| ·显式模型 | 第117-121页 |
| ·小域层次模型 | 第118-120页 |
| ·单元层次模型 | 第120-121页 |
| ·混合模型 | 第121-131页 |
| ·混合模型的基本形式 | 第121-124页 |
| ·混合模型的参数估计方法 | 第124-131页 |
| ·经验最优线性无偏估计法 | 第124-126页 |
| ·经验贝叶斯法 | 第126-129页 |
| ·等级贝叶斯法 | 第129-131页 |
| ·基于双水平模型的CAL估计量 | 第131-145页 |
| ·双水平小域估计模型 | 第132-133页 |
| ·双水平模型的CAL估计量公式的构建 | 第133-134页 |
| ·2L-CAL估计量的均方误差 | 第134-138页 |
| ·2L-CAL估计方法的模拟分析 | 第138-145页 |
| ·模拟总体的生成 | 第138-142页 |
| ·精度的衡量 | 第142-143页 |
| ·各类估计量的模拟结果 | 第143-145页 |
| ·本章小结 | 第145-149页 |
| 第6章 基于模型的小域加权估计方法 | 第149-180页 |
| ·引言 | 第149-150页 |
| ·基于模型的加权估计方法的一般理论 | 第150-157页 |
| ·基于间接模型的加权 | 第150-154页 |
| ·比率模型 | 第151-153页 |
| ·平均比率模型 | 第153-154页 |
| ·基于直接模型的加权 | 第154-157页 |
| ·基于模型的加权估计方法 | 第157-159页 |
| ·基于蜂房模型的加权估计方法 | 第159-175页 |
| ·蜂房总体抽样调查介绍 | 第159-160页 |
| ·蜂房模型的构建 | 第160-162页 |
| ·基于蜂房模型的加权估计量 | 第162-166页 |
| ·MSE的近似 | 第166-169页 |
| ·MSE(μ_(d_l,hive-wgt))的近似 | 第166-168页 |
| ·MSE(μ_(d,hive-wgt))的近似 | 第168-169页 |
| ·HIVE-WGT估计方法的模拟分析 | 第169-173页 |
| ·模拟总体的生成 | 第169-172页 |
| ·精度的衡量 | 第172-173页 |
| ·各类估计量的模拟结果 | 第173-175页 |
| ·本章小结 | 第175-180页 |
| 第7章 总结与展望 | 第180-183页 |
| ·本文所做的主要工作 | 第180-181页 |
| ·有待于进一步研究的问题 | 第181-182页 |
| ·研究展望 | 第182-183页 |
| 参考文献 | 第183-195页 |
| 攻读博士期间的主要研究成果 | 第195-196页 |
| 后记 | 第196-197页 |