在抽样中，人们的兴趣之一是对总体总和或总体均值的估计。所以，抽样的中心问题是统计推断。在一学期统计学课程中，可以按几种大纲讲授抽样。但是，如果采用已有的书作为教材，则不适合在一学期内学完抽样的理论与方法，例如，Hansen、Hurwitz和Madow的书（1953），Sukhatme等人的书（1984）以及Cochran的书（1977），都是按两学期课程设计的。有鉴于此，我以多年来在肯塔基大学为研究生讲授的一门课程为基础编写了此书。书中包含能够在一个学期内传授给学生的尽可能多的基本抽样思想。本书可以作为一学期课程的教材或参考书。书中给出了全部基本证明，从这个意义上说本书是自成一体的。 本书对不等概率放还抽样在第2章就给出介绍。有些读者可能愿意跳过第2章，在读第10章之前再返回这一章来。一学期课程可讲授第1~9章、第11~13章和第15、16、18章。可以把本书作为教授方法课程的教材，从而略去大部分证明。 与现有的抽样教材不同，本书包含许多新的题材，如贝叶斯方法、刀切法、自助法、小区域估计和估算法。不仅如此，多数概念是用数值实例说明的。每章后面备有习题，有些习题带有实际数据或人工数据。此外，每章后列出参考文献，并在书后提供总的文献目录。以本书为基本教材的课程所需的预备知识是大学的代数和基本统计推断。 由于篇幅有限，因此本书难以全面而客观地述及这一领域的专家们的各种观点。题材的选择无疑带有主观性，而且受到课程层次的制约。同时，本书对参考文献的选取也高度精炼。因此，在此谨向那些文献目录中未曾引用的著作或论文的作者表示歉意。非常欢迎读者指正书中存在的任何错误。 我是在明尼苏达大学师从Richard B. McHugh教授和I. Richard Savage教授学习抽样理论与抽样方法的，那时分别以Hansen、Hurwitz和Madow的书（1953）及P. V. Sukhatme的书（1954）为教材。我在肯塔基大学曾用Cochran的书（1977）作为一门课程的教材，并深受影响。我要感谢J. N. K. Rao教授和D. Raghavarao教授，承蒙他们阅读本书的一种早期原稿，并就主题的取舍提出许多建议，同时引起我对发表的许多重要论文的注意。同样感谢Xiao-Li Meng教授、C. R. Rao教授和John L. Wasik教授，他们阅读了本书的几种早期原稿，并对在书中加进实例、习题和新的主题提出富有建设性的和非常有益的建议。我要向Prentice-Hall公司的统计学编辑Ann Heath表示诚挚的谢意，还要感谢该公司的Mindy McClard、Linda Behrens、Bayani DeLeon、Robert Lenz和Jennifer Pan给予的巨大帮助与支持。Beverly A. Clayborne和Julie Smith承担了几种早期原稿的录入工作，Brian Moses出色地完成了后面几章和最后定稿的录入，对他们谨致谢意。我也十分感谢肯塔基大学统计学系提供的支持。最后感谢肯塔基大学的全体研究生，他们试用了本书几种早期的版本。
扎库拉·戈文达拉玉卢 于肯塔基州列克星敦
1. Preliminaries.
2. Varying Probability Sampling.
3. Simple Random Sampling.
4. Estimation of the Sample Size.
5. Stratified Sampling.
6. Ratio Estimators.
7. Regression Estimators.
8. Systematic Sampling.
9. Cluster Sampling.
10. Varying Probability Sampling: Without Replacement.
11. Two-Phase and Repetitive Sampling.
12. Two Stage Sampling.
13. Non-Sampling Errors.
14. Bayesian Approach for Inference in Finite Populations.
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