Adaptive Cluster Sampling
Adaptive cluster sampling (ACS) is a probability-based design in which an initial random sample of units triggers the inclusion of neighboring units whenever a predefined condition — typically a threshold count of a rare attribute — is satisfied. Developed by Steven K. Thompson in 1990, ACS is especially powerful for estimating the abundance or distribution of rare, spatially clustered populations such as endangered species, disease hotspots, or hard-to-reach social groups.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- 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
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.