Adaptivní vážené vzorkování

Adaptivní vážené vzorkování je pravděpodobnostní vzorkovací procedura, která přiřazuje a iterativně aktualizuje váhy zahrnutí pro jednotky populace na základě pozorovaných dat shromážděných během samotného procesu vzorkování. Na rozdíl od statického váženého vzorkování – kde jsou váhy stanoveny před sběrem dat ze známých pomocných informací – adaptivní vážení reviduje pravděpodobnosti, jakmile se nashromáždí nové informace, a soustředí úsilí při vzorkování na jednotky, které nejvíce přispívají k odhadu cílového množství. Používá se v metodologii průzkumů, simulačních studiích a odhadu vzácných jevů.