SAS와 R을 활용한 표본설계와 통계적 추론-제2판

자료수집을 위한 방안들이 다양해지고 있으나 여전히 서베이와 통계적 실험은 특정한 목적을 갖는 연구에 대한 해답을 얻기 위한 자료수집 도구로 유용하게 사용되고 있다. 이 책은 서베이의 기본적인 요소들을 이해하기 위하여 필요한 여러가지 통계적 지식과 서베이 자료의 분석을 위해 필요한 기본적인 통계 기법들을 다루고 있다. 먼저 제1장에 서는 서베이 과정과 서베이 통계학의 특징을 설명하였고, 제2장에서는 서베이 통계학의 근간이 되는 표본설계 및 이에 근거한 비편향 추정량에 대하여 살펴보았다. 제3장에서 제9장까지는 단순임의추출, 계통추출, 포아송추출, 층화추출, 집락추출, 복합 표본설계 등 다양한 표본설계 상황에서의 표본추출과 통계적 추론에 대하여 설명하였다. 그리고 제10장에서는 여러 가지 분산 추정법을 소개하였으며, 제11장에서는 비표본오차로서 무응답 오차와 측정 오차를 소개하고, 실제에서 흔히 사용되는 이의 처리 방안들을 소개하였다.

제1장 개요 1.1 서베이 과정 1.2 서베이 통계학 1.3 서베이 오차 1.4 연습문제 제2장 표본설계와 비편향 추정 2.1 표본설계 2.2 표본설계 사례 2.3 용어 정리 2.4 비편향 추정 2.5 연습문제 2.A [부록] 추정량의 성질에 대한 증명 제3장 단순임의추출법 3.1 비복원 단순임의추출법 3.2 표본크기 결정 3.3 도메인 추정 3.4 복원 단순임의추출법 3.5 디자인 효과 3.6 모형-기반 추론 3.7 연습문제 3.A [부록] 정리에 대한 증명 3.B [부록] R 코드 제4장 계통추출법 4.1 계통추출법 4.2 모수에 대한 추정 4.3 연습문제 4.A [부록] 식 (4.8)에 대한 증명 4.B [부록] R 코드 제5장 포아송추출법 5.1 포아송추출법 5.2 모수에 대한 추정 5.3 베르누이추출법 5.4 연습문제 5.A [부록] 정리에 대한 증명 5.B [부록] R 코드 제6장 층화단순임의추출법 6.1 층화추출법 6.2 모수에 대한 추정 6.3 표본배분 및 표본크기 6.4 사후층화 추정량 6.5 모형-기반 추론 6.6 연습문제 6.A [부록] 정리에 대한 증명 6.B [부록] R 코드 제7장 보조정보를 이용한 추정 7.1 개요 7.2 비(ratio)에 대한 추정 7.3 비 추정량 7.4 회귀 추정량 7.5 레이킹비 추정량 7.6 연습문제 7.A [부록] 림 가중치를 위한 SAS Macro 프로그램의 예 7.B [부록] R 코드 제8장 집락추출법 8.1 집락추출법 8.2 확률비례추출법 8.3 일단계 집락추출법 8.4 이단계 집락추출법 8.5 모형-기반 추론 8.6 연습문제 8.A [부록] 정리에 대한 증명 8.B [부록] R 코드 제9장 복합 표본설계 9.1 비편향 추정과 분산 추정 9.2 보조정보를 이용한 추정 9.3 이상추출법 9.4 연습문제 9.A [부록] R 코드 제10장 분산 추정법 10.1 테일러 근사를 통한 분산 추정 10.2 반복 분산 추정법 10.3 연습문제 10.A [부록] R 코드 제11장 비표본오차 11.1 무응답 오차 11.2 가중치 조정을 통한 무응답 처리 11.3 무응답 대체 11.4 측정오차 11.5 연습문제 부록 A Health Pop 데이터셋 참고문헌 찾아보기