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Process / pipelineSampling

Campionamento Ponderato Adattivo

Il campionamento ponderato adattivo è una procedura di campionamento probabilistico che assegna e aggiorna iterativamente pesi di inclusione per le unità della popolazione in base ai dati osservati raccolti durante il processo di campionamento stesso. A differenza del campionamento ponderato statico — in cui i pesi sono fissati prima della raccolta dati da informazioni ausiliarie note — la ponderazione adattiva rivede le probabilità man mano che si accumulano nuove informazioni, concentrando lo sforzo di campionamento sulle unità che contribuiscono maggiormente alla stima della quantità target. Viene utilizzato nella metodologia delle indagini, negli studi di simulazione e nella stima di eventi rari.

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Fonti

  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

Come citare questa pagina

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

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ScholarGateAdaptive Weighted Sampling (Adaptive Weighted Sampling). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/survey-methodology/adaptive-weighted-sampling · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026