अनुकूली भारित प्रतिचयन
अनुकूली भारित प्रतिचयन एक संभाव्य प्रतिचयन प्रक्रिया है जो प्रतिचयन प्रक्रिया के दौरान एकत्र किए गए प्रेक्षित डेटा के आधार पर जनसंख्या इकाइयों के लिए समावेशन भार निर्दिष्ट करती है और पुनरावृत्त रूप से अद्यतन करती है। स्थैतिक भारित प्रतिचयन के विपरीत — जहाँ ज्ञात सहायक जानकारी से डेटा संग्रह से पहले भार निश्चित किए जाते हैं — अनुकूली भारण नई जानकारी के संचय के साथ संभावनाओं को संशोधित करता है, प्रतिचयन प्रयास को उन इकाइयों पर केंद्रित करता है जो लक्ष्य मात्रा का अनुमान लगाने में सबसे अधिक योगदान करती हैं। इसका उपयोग सर्वेक्षण पद्धति, अनुकरण अध्ययन और दुर्लभ-घटना अनुमान में किया जाता है।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Adaptive Weighted Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/survey-methodology/adaptive-weighted-sampling
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