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排序集抽样(Ranked set sampling简称RSS)在很多情况下是一种比简单随机抽样（Simple random sampling简称SRS）更为有效的数据收集方式，所以从上世纪九十年代起基于排序集抽样方法的统计推断越来越受到人们的重视。排序抽样发展到现在，已经在参数估计、假设检验以及非参数统计等方面都有不少的研究成果。Chen and Wang(2004)从回归系数估计效率的角度给出排序集抽样模型，本文在此基础上以D-优为标准，从回归系数估计效率的角度建立估计一次回归系数和二次回归系数的抽样方法，并通过数据模拟，最终验证利用极端排序集抽样和加权排序集抽样分别对一次线性回归和二次线性回归系数估计的效率相对于简单随机抽样是有较大提高。