《应用抽样技术》一书系统介绍了统计学中抽样技术的核心内容，包括简单随机抽样、分层随机抽样、系统抽样、单级整群抽样、两级抽样，以及比率估计、回归估计等。     为了帮助读者更好掌握抽样方法及其数据分析，本书选用了有针对性的例题和模拟案例，强调抽样方法的严谨性，对每个结论力图给出其简洁的推导过程，便于读者准确理解抽样方法的假设条件和适用范围。同时，本书注重抽样方法的应用性，介绍了每种抽样方法的优良性和应用场合。略去推导过程并不妨碍对本书中核心内容的理解。本书还介绍了无回答和捕获再捕获抽样等问题的最新研究结果，期望读者了解抽样技术理论的前沿进展。     本书可以用作统计学专业本科生和研究生的抽样技术课程教材，也可以用作非统计学专业本科生、硕士生或从事抽样调查的相关人员的参考书。 《Applied Sampling Techniques》 systematically introduces  the commonly used statistical sampling techniques including simple random sampling, stratified sampling, systematic sampling, cluster sampling, two-stage cluster sampling, and ratio estimators and regression estimators, etc. To help readers better understand the sampling procedures and the data analysis methods, this book selects targeted examples and simulation cases, emphasizes the rigor of sampling methods and provides a simple derivation for each conclusion so that the readers can easily understand the assumptions and scopes of sampling methods. In the meantime, this book focuses on the application of sampling methods and discusses the advantage and application for each method. Skipping the derivation does not affect the understanding of the core content of the book. This book also describes the latest research results in non-responses and capture-recapture samplings, so the reader is exposed to the forefront of progress in the theory of sampling techniques. This book can be used as a textbook of a sampling course for senior undergraduate and first-year graduate students in statistics, and it can also be used as a reference book for the non-statistics major undergraduate and graduate students as well as the readers who are interested in sample survey.

    杨贵军是天津财经大学统计学教授，博士生导师，主要从事应用统计研究。现主持国家精品资源共享课程“统计学”，主持国家自然科学基金项目1项。主持和作为主要研究者完成国家社科基金项目和国家自然科学基金项目共计7项，作为子课题负责人完成国家社科基金重大招标项目1项。先后获中国博士后科学基金一等资助金资助和中国博士后科学基金特别资助。现已发表学术论文50余篇，获省部级科研奖励3项。于2008年入选教育部新世纪优秀人才支持计划，于2012年入选天津市131人才工程第一层。     尹剑是天津财经大学统计学系讲师，主要从事抽样调查、极值理论的研究。主持天津市哲学社会科学规划项目1项，作为主要研究者参与国家自然科学基金项目3项。作为主要研究者完成国家自然科学基金项目和国家社科基金项目4项。发表学术论文5篇。主持完成天津市老年人调查项目3项，调查报告获全国老龄办调研优秀成果二等奖1项。     王维真是Wright State University统计学终身教授和北京工业大学客座教授。长期从事数理统计和生物统计研究，在生物等价，饱和适应设计分析，药物最小有效剂量，属性数据分析和精确统计推断等方向做出一系列前沿工作，部分论文发表在Annals of Statistics、Journal of the American Statistical Association、Biometrika、Biometrics等统计学期刊上，并独立或主持完成美国 NSF的研究项目。

目录
第一章绪论
第一节抽样调查
第二节抽样技术的基本概念

第二章简单随机抽样
第一节概述
第二节简单估计量
第三节样本量确定
第四节子总体的估计量
第五节模拟案例
小结
习题

第三章分层抽样
第一节概述
第二节简单估计量
第三节样本量确定
第四节分层随机抽样的效果分析
第五节抽样后分层的估计量
第六节模拟案例
小结
习题

第四章比率估计量和回归估计量
第一节总体比率的估计
第二节简单随机抽样的比率估计量
第三节分层随机抽样的比率估计量
第四节简单随机抽样的回归估计量
第五节分层随机抽样的回归估计量
第六节模拟案例
小结
习题

第五章等距抽样
第一节概述
第二节等距抽样的简单估计量
第三节特殊总体情形下的等距抽样改进
第四节模拟案例
小结
习题

第六章单级整群抽样
第一节概述
第二节群规模相等的单级整群抽样
第三节群规模不等的无放回等概率单级整群抽样
第四节群规模不等的有放回不等概率单级整群抽样
第五节群规模不等情形下的三种估计量比较
第六节模拟案例
小结
习题

第七章两级抽样
第一节概述
第二节群规模相等的两级抽样
第三节群规模不等的两级抽样——无放回等概率抽取群单元
第四节群规模不等的有放回不等概率抽群的两级抽样
第五节群规模不等情形下的三种估计量比较
第六节模拟案例
小结
习题

附录A无回答

附录B Capture-Recapture Sampling

附录C2011年度我国规模以上工业企业的资产总额和利润总额数据