【摘要】小域估计的核心在于如何对样本量极少甚至为0的域作出较为可靠的子总体特征估计。小域内样本量有限，即在估计时可利用的信息有限，最大程度挖掘样本信息并借助其他域样本推断本小域特征，是提高小域估计精度的关键。传统基于设计的推断效果受样本量制约，不适用于样本量有限的小域估计问题，此时，需要采用基于模型的方法进行估计。文章针对比率估计，基于多层次模型刻画有限总体和小域之间的层次结构，分别通过第一层模型和第二层模型刻画域间异质性和域间相关性，借助其他域的样本单元实现对指定小域的估计，并在此基础上考察抽样机制和测量误差的影响。针对所提出的模型，给出具体的参数估计与误差估计方法，通过模拟验证具体效果，并将其应用于实际数据集。