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內容簡介： 本书系统地介绍了小域 估计领域的基础理论工具和 方法，包括参数估计、小域 均值的预测方法以及模型不 确定性评价。在现有方法的 基础上，本书整合了 的 研究进展，在小域均值的预 测方面，提出了改良分类混 合模型预测方法，在模型不 确定性评价方面，本书对现 有小域模型不确定性评价的 主要方法进行了系统梳理， 并从计算精度和方法稳健性 等方面对其进行了综合比较 ，为进一步研究提供了理论 支持和实用参考。 關於作者： 刘育孜，统计学博士，江西财经大学统计与数据科学学院讲师、硕士生导师。主要研究方向为小域估计、混合效应模型、时间序列分析等。主持、参与国家级及省部级项目四项，发表论文十余篇。 目錄： 第一章 模型概论 第一节 什么是“小域”？ 第二节 “小域”估计方法 第二章 模型不确定性评价 第一节 方法综述 第二节 主要方法回顾 第三节 现有方法的数值模拟比较 第四节 R软件包：saeMSPE 第五节 本章小结 第三章 Prasad-Rao线性展开类MSPE估计的稳健性 第一节 模型回顾 第二节 稳健性证明 第三节 数值模拟 第四节 本章小结 第四章 Nested-error Regression模型的OBOR方法 第一节 背景介绍 第二节 基于OBP的OBOR方法 第三节 OBP的OBOR估计量 第四节 数值模拟 第五节 实例应用分析 第六节 本章小结 第五章 基于MCMP和卫星遥感数据的农作物面积估算 第一节 引言 第二节 现有研究基础 第三节 基于小域估计模型的遥感估算方法 第四节 实证分析 第五节 本章小结 附录 A.定理4.1证明 B.定理4.2证明 参考文献 索引

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