ScholarGate
Assistent
Process / pipelineSampling

Adaptiv Vægtet Sampling

Adaptiv vægtet sampling er en probabilistisk samplingprocedure, der tildeler og iterativt opdaterer inklusionsvægte for populationseenheder baseret på observerede data indsamlet under selve samplingprocessen. I modsætning til statisk vægtet sampling — hvor vægte fastlægges før dataindsamling ud fra kendt hjælpinformation — reviderer adaptiv vægtning sandsynligheder, efterhånden som ny information akkumuleres, og koncentrerer samplingindsatsen på enheder, der bidrager mest til estimering af målvariablen. Den anvendes inden for survey-metodologi, simulationsstudier og estimering af sjældne hændelser.

Find emne med PaperMindSnartVideoSnartDownload slides

Læs hele metoden

Kun for medlemmer

Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.

Log ind

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Kilder

  1. Thompson, S. K. (1990). Adaptive cluster sampling. Journal of the American Statistical Association, 85(412), 1050–1059. DOI: 10.2307/2289601
  2. Owen, A. B. (2000). Monte Carlo Theory, Methods and Examples. Stanford University (online edition). Chapter on importance sampling and adaptive weighting. link

Sådan citerer du denne side

ScholarGate. (2026, June 3). Adaptive Weighted Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/da/survey-methodology/adaptive-weighted-sampling

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Refereret af

ScholarGateAdaptive Weighted Sampling (Adaptive Weighted Sampling). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/da/survey-methodology/adaptive-weighted-sampling · Datasæt: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026