本書(shū)討論了自助法的基本理論，并結(jié)合真實(shí)數(shù)據(jù)說(shuō)明自助法的運(yùn)用。基本的自助法是把樣本當(dāng)作一個(gè)總體來(lái)看，利用蒙特卡洛抽樣法來(lái)生成統(tǒng)計(jì)量抽樣分布的經(jīng)驗(yàn)估計(jì)。自助法較重要的論斷是根據(jù)重取樣本計(jì)算的統(tǒng)計(jì)量的相對(duì)頻率分布就是原始樣本統(tǒng)計(jì)量的抽樣分布估計(jì)。*后，作者總結(jié)了如何利用不同的軟件包來(lái)運(yùn)用這一計(jì)算機(jī)運(yùn)算密集型方法。本書(shū)清晰地介紹了自助法的理論和運(yùn)用，能夠給對(duì)自助法和非參數(shù)估計(jì)法感興趣的讀者提供入門(mén)指導(dǎo)和系統(tǒng)分析。

《自助法：一種統(tǒng)計(jì)推斷的非參數(shù)估計(jì)法》是格致方法·定量研究系列叢書(shū)之一。本書(shū)清晰地介紹了自助法的理論和運(yùn)用，詳細(xì)描述了正態(tài)近似法、百分位法、偏差矯正百分位法和百分位t法這四種自助置信區(qū)間法，并討論了這些方法的優(yōu)缺點(diǎn)。作為一本方法論讀物，本書(shū)能夠給對(duì)自助法和非參數(shù)估計(jì)法感興趣的讀者提供入門(mén)指導(dǎo)和系統(tǒng)分析。

長(zhǎng)期以來(lái)，非參數(shù)統(tǒng)計(jì)在社會(huì)科學(xué)研究中一直備受關(guān)注。非參數(shù)統(tǒng)計(jì)不需要做正態(tài)分布這樣的加權(quán)假設(shè)。簡(jiǎn)狄更生吉本斯（Jean Dickinson Gibbons）寫(xiě)的《非參數(shù)統(tǒng)計(jì)簡(jiǎn)介》（Nonparametric Statistics：An Introduction，本叢書(shū)第90冊(cè)）和《相關(guān)關(guān)系的非參數(shù)測(cè)量》（（Nonparametric Measures of Association，本叢書(shū)第91冊(cè)）介紹了許多單變量和雙變量的分布任意（distribution-free）的統(tǒng)計(jì)量。穆尼和杜瓦爾這兩位教授執(zhí)筆的本專(zhuān)著所介紹的推斷方法與經(jīng)典的參數(shù)估計(jì)方法不同。自助法利用計(jì)算機(jī)從原樣本中重新抽取（resample）大量的新樣本，通過(guò)這些新樣本得到一個(gè)統(tǒng)計(jì)量抽樣分布的估計(jì)。（根據(jù)作者介紹，我們可以利用蒙特卡洛從一個(gè)樣本量為50的原始樣本中有放回地抽取1000個(gè)樣本量為50的隨機(jī)樣本，計(jì)算每一次的 ?值。這1000個(gè) ?的頻率分布將組成抽樣分布的估計(jì)。）然后，我們?cè)倮�用這個(gè)估計(jì)的抽樣分布（而不是事先假設(shè)的分布）來(lái)做總體推斷，例如推斷是否 值不為0。
因此，當(dāng)統(tǒng)計(jì)量的潛在抽樣分布不能假設(shè)為正態(tài)分布，且利用普通最小二乘法（ordinary least squares, 簡(jiǎn)稱(chēng) OLS）估計(jì)回歸系數(shù)得到的殘差有偏時(shí)，我們可以利用自助法來(lái)估計(jì)。當(dāng)抽樣分布沒(méi)有可用的分析方法時(shí)，例如估計(jì)兩個(gè)樣本中位數(shù)之間的差異時(shí)，我們也可利用自助法來(lái)估計(jì)。在這些情況下，我們可能不用傳統(tǒng)方法來(lái)估計(jì)置信區(qū)間（和做顯著性檢驗(yàn)），而可能傾向于利用以下四種自助置信區(qū)間法（bootstrap confidence interval methods)：正態(tài)近似法（normal approximation）,百分位法（percentile），偏差矯正百分位法（bias-corrected percentile），或百分位 法（percentile- ）。雖然每種方法都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)，這在本書(shū)中有詳細(xì)的討論，但穆尼和杜瓦爾稍稍傾向于百分位 法，至少當(dāng)主要目標(biāo)是假設(shè)檢驗(yàn)的精確性時(shí)。而且，即使分析人員最終依賴(lài)于傳統(tǒng)的推斷方法，他們也可利用自助法來(lái)評(píng)估某些模型假設(shè)是否不成立。
作者運(yùn)用許多真實(shí)數(shù)據(jù)來(lái)舉例說(shuō)明自助法。這些例子包括美國(guó)各州的石油生產(chǎn)、標(biāo)準(zhǔn)都市統(tǒng)計(jì)區(qū)（SMSA）的人均個(gè)人收入、美國(guó)人爭(zhēng)取民主行動(dòng)組織（Americans for Democratic Action，簡(jiǎn)稱(chēng)ADA）對(duì)國(guó)會(huì)成員的排名，及立法委員會(huì)成員和整個(gè)立法機(jī)關(guān)的偏好的中位值之差。最后，在附錄中，作者總結(jié)了怎樣利用不同可用的軟件包來(lái)應(yīng)用這個(gè)計(jì)算機(jī)運(yùn)算密集的方法。利用本書(shū)和合適的計(jì)算機(jī)支持，分析人員應(yīng)該能很容易地利用自助法去做一些統(tǒng)計(jì)推斷的探索。

邁克爾S. 劉易斯-貝克

克里斯托弗 Z.穆尼，西維吉尼亞大學(xué)政治系助理教授，英國(guó)埃塞克斯大學(xué)政府管理學(xué)院客座講師。他的教學(xué)和研究興趣包括立法決策、美國(guó)州政治和政治學(xué)方法。他于1990年獲威斯康星大學(xué)-麥迪遜分校博士。他的研究發(fā)表在《西方政治學(xué)季刊》（Western Political Quarterly）、《社會(huì)科學(xué)季刊》（Social Science Quarterly）、《美國(guó)政治學(xué)季刊》（American Political Quarterly）和《立法研究季刊》（Legislative Studies Quarterly）等期刊上。
羅伯特 D.杜瓦爾，西維吉尼亞大學(xué)政治系副教授，公共政策項(xiàng)目研究生部主任。他的教學(xué)和研究興趣包括安全政策、環(huán)境政策、定量國(guó)際政治和統(tǒng)計(jì)方法。他的研究發(fā)表在《英國(guó)政治科學(xué)期刊》（British Journal of Political Science）、《沖突解決期刊》（Journal of Conflict Resolution）和《美國(guó)政治科學(xué)期刊》（American Journal of Political Science）上。

序
前言
第1章 簡(jiǎn)介
第1節(jié) 傳統(tǒng)參數(shù)統(tǒng)計(jì)推斷
第2節(jié) 自助統(tǒng)計(jì)推斷
第3節(jié) 自助回歸模型
第4節(jié) 理論依據(jù)
第5節(jié) 刀切法
第6節(jié) 自助法的蒙特卡洛估計(jì)
第2章 利用自助法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷
第1節(jié) 偏差估計(jì)
第2節(jié) 自助置信區(qū)間
第3章 自助置信區(qū)間的應(yīng)用
第1節(jié) 抽樣分布未知的統(tǒng)計(jì)量的置信區(qū)間
第2節(jié) 當(dāng)傳統(tǒng)分布假設(shè)不成立時(shí)的推斷
第4章 結(jié)論
第1節(jié) 未來(lái)的研究工作
第2節(jié) 自助法的局限性
第3節(jié) 結(jié)語(yǔ)
附錄 利用統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用自助法
注釋
參考文獻(xiàn)
譯名對(duì)照表