適応型加重抽出法

Adaptive weighted sampling（適応型加重抽出法）は、抽出過程で収集された観測データに基づいて、母集団単位の包含確率（inclusion weights）を割り当て、反復的に更新する確率的抽出手順である。静的な加重抽出法（static weighted sampling）では、既知の補助情報からデータ収集前に重みが固定されるのに対し、適応型加重法は新しい情報が集まるにつれて確率を修正し、標的量の推定に最も寄与する単位に抽出努力を集中させる。これは、調査方法論、シミュレーション研究、希少事象推定などに用いられる。