Adaptiivinen painotettu otanta
Adaptiivinen painotettu otanta on stokastinen otantamenettely, joka määrittää ja iteratiivisesti päivittää populaatioyksiköiden otantapainoja havaitun datan perusteella, jota kerätään itse otantaprosessin aikana. Toisin kuin staattisessa painotetussa otannassa, jossa painot kiinnitetään ennen datankeruuta tunnetun apuinformaation perusteella, adaptiivinen painotus tarkistaa todennäköisyyksiä uuden informaation kertyessä ja keskittää otantatoimet yksiköihin, jotka vaikuttavat eniten kohdemäärän estimointiin. Sitä käytetään otantamenetelmissä, simulaatiotutkimuksissa ja harvinaisten tapahtumien estimoinnissa.
Lue koko menetelmä
Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.
Menetelmäkartta
Lähimenetelmien naapurusto — valitse solmu tutkiaksesi.
Lähteet
- Thompson, S. K. (1990). Adaptive cluster sampling. Journal of the American Statistical Association, 85(412), 1050–1059. DOI: 10.2307/2289601 ↗
- Owen, A. B. (2000). Monte Carlo Theory, Methods and Examples. Stanford University (online edition). Chapter on importance sampling and adaptive weighting. link ↗
Näin viittaat tähän sivuun
ScholarGate. (2026, June 3). Adaptive Weighted Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/survey-methodology/adaptive-weighted-sampling
Mikä menetelmä?
Aseta tämä menetelmä lähimpien sukulaistensa rinnalle ja lue niitä yhdessä — kirjasto asettaa teokset pöydälle; valinta on sinun.
- Adaptiivinen ryväsotanta – ACSKyselytutkimuksen metodologia↔ vertaa
- Merkityksenotto – Varianssin pienentäminen harvinaisille tapahtumilleSimulointi↔ vertaa
- Monivaiheinen otantaKyselytutkimuksen metodologia↔ vertaa
- Stratifioitu otantaKyselytutkimuksen metodologia↔ vertaa
- Systematic SamplingKyselytutkimuksen metodologia↔ vertaa
- Painotettu otantaKyselytutkimuksen metodologia↔ vertaa
Tähän viittaavat
Huomasitko virheen tällä sivulla? Ilmoita siitä tai ehdota korjausta →