Záznam důkazů metody

Adaptive Cluster Sampling

Adaptive cluster sampling (ACS) is a probability-based design in which an initial random sample of units triggers the inclusion of neighboring units whenever a predefined condition — typically a threshold count of a rare attribute — is satisfied. Developed by Steven K. Thompson in 1990, ACS is especially powerful for estimating the abundance or distribution of rare, spatially clustered populations such as endangered species, disease hotspots, or hard-to-reach social groups.

Sources recorded, not reviewed

Zdrojový záznam

Citace zkopírované doslovně ze zdrojového záznamu metody. Nejsou z nich vyvozovány žádné ověření na úrovni tvrzení.

Taxonomický záznam metody · process-pipeline / survey-methodology

Thompson, S. K. (1990). Adaptive cluster sampling. Journal of the American Statistical Association, 85(412), 1050–1059. · DOI 10.2307/2289601
Thompson, S. K., & Seber, G. A. F. (1996). Adaptive Sampling. Wiley. · ISBN 978-0471558712

Otevřít celou metodu

Spravovaná tvrzení

Tvrzení uložená v registru důkazů, každé s vlastním hodnocením.

Zatím žádná spravovaná tvrzení

Tento pohled nevymýšlí hodnocení tvrzení, pokud registr žádné neobsahuje.

Související metody

Vygenerováno z grafu metod a zobrazeno jako strojově navržené vztahy – nejsou z nich vyvozována žádná tvrzení o důkazech.

Taxonomic bucketAdaptive Stratified Samplingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketCluster Samplingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketMultistage Samplingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketSnowball Samplingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyStratified Samplingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketSystematic Samplingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.