■책 소개
현대 표본이론의 대가였던 Cochran, W.G.의 "Sampling Techniques"가 전통적인 표본추출 이론과 방법론을 다루고 있다면 이 책은 적응 표본추출의 이론과 방법을 다루고 있다. 전통적인 표본추출은 표본선택과정이 조사기간에 얻은 관측값에 의존하지 않는 표본설계에 제한되므로 조사에 앞서 표본이 선택된다. 그러나 적응 표본추출은 단위들의 초기집합을 선택하여 선택된 단위가 어떤 기준을 만족할 때마다 이 단위와 인접한 단위들을 표본에 추가하는 표본설계이다.
이 책은 적응 표본추출에 대한 이론과 방법을 다루고 있다. 최근의 연구결과에 더욱 더 접근하도록 하였으며 여러 분야에서 이용자가 적응설계와 추정방법을 유용하게 다루도록 하였다. 또한 조사자들이 여러 상황에서도 새로운 설계를 고안할 수 있도록 하였으며 새로운 표본설계와 추론방법을 약속하는 미래의 연구와 발전에 도움을 줄 수 있도록 하였다.
예를 들면 전통적인 표본추출방법과는 달리 희귀하고 예측하기 곤란하고 시간과 공간적으로 공정하지 못하고 발견하기 어려운 모집단을 대상으로 적응 표본추출 전략을 다루고 있다. 즉 환경오염에 관한 연구, 희귀한 동·식물의 종 조사, 전염병 조사, 시장조사, 광물질과 연료의 매장량 조사, 생태학 등의 조사에 적용되고 있다. 이 책은 스티븐 톰슨(Steven K. Thompson)과 죠지 세버(George A.F. Seber)가 공동으로 저술한 Adaptive Sampling(Wiley Series)을 완역한 것이다.
미국 오레곤 주립대학교 통계학 박사 미국 펜실바니아대학교 통계학과 부교수
영국 맨체스터대학교 통계학 박사 뉴질랜드 오크랜드대학교 통계학과 교수
성균관대학교 통계학 박사 미국 미네소타대학교 교환교수 뉴질랜드 오크랜드대학교 교환교수 통계청 통계위원회 전문위원 현재 성균관대학교 통계학과 교수 현재 성균관대학교 경제학부 학부장 현재 한국통계학회 부회장