Prilagodljivo klaster-uzorkovanje — ACS
Prilagodljivo klaster-uzorkovanje (ACS) je vjerojatnosni dizajn u kojem početni slučajni uzorak jedinica pokreće uključivanje susjednih jedinica kad god se zadovolji unaprijed definirani uvjet — obično prag broja rijetkog atributa. Razvijen od strane Stevena K. Thompsona 1990. godine, ACS je posebno moćan za procjenu obilja ili distribucije rijetkih, prostorno klasteriranih populacija kao što su ugrožene vrste, žarišta bolesti ili teško dostupne društvene skupine.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
Izvori
- 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
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Adaptive Cluster Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/survey-methodology/adaptive-cluster-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.
- Prilagodljivo slojevito uzorkovanjeMetodologija anketa↔ compare
- Klaster uzorkovanjeMetodologija anketa↔ compare
- Višestupanjsko uzorkovanjeMetodologija anketa↔ compare
- Snježna grudaMetodologija anketa↔ compare
- Slojeviti uzorakMetodologija anketa↔ compare
- Sustavna (Slučajna) uzorkovanjaMetodologija anketa↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →