金勇进、巩红禹、贺本岚所著的《复杂样本的模型推断》主要讨论复杂样本中的模型推断方法。从方法的核心关键问题——模型方法研究入手,在引入和借鉴国际上最新理论研究成果的基础上,考虑到数据是否是嵌套结构,分别从两个角度开展研究:如果数据是非嵌套结构,研究如何利用辅助信息来获得总量的最优模型辅助推断和基于模型的稳健推断;如果数据具有嵌套结构,研究如何结合复杂抽样设计的特点采用多水平模型来进行推断。从这两个角度进行研究虽然不能覆盖复杂抽样中的所有模型方法,但对于其关键问题的研究可以丰富该领域的研究奠定理论体系,为该领域在实践应用上提供方法论。
本书探讨超总体模型下总体均值或总量的估计问题时,把有限总体的重复抽样视为超总体模型下的随机试验,共分为四个部分:第一部分是总论;第二部分是基于平衡样本和模型残差的复杂样本推断;第三部分是基于多水平模型的复杂样本推断,第四部分是研究结论。