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Adaptive Sampling/증거
방법 증거 기록

Adaptive Sampling

Adaptive Cluster Sampling (ACS) is a probability-based survey design introduced by Steven K. Thompson in 1990 for estimating the abundance or total of rare, clustered populations. Starting from an initial random sample, the design adaptively adds neighboring units whenever a sampled unit satisfies a predefined condition—such as exceeding a count threshold—thereby concentrating sampling effort exactly where the population of interest occurs. It is most appropriate for ecologists, epidemiologists, and social scientists studying geographically or socially clustered rare phenomena.

Sources recorded, not reviewed

원본 기록

방법의 원본 기록에서 그대로 복사된 인용입니다. 이로부터 수준별 검증이 추론되지 않습니다.

Adaptive Cluster Sampling
분류학적 방법 기록 · process-pipeline / survey-methodology
  • Thompson, S. K. (1990). Adaptive cluster sampling. Journal of the American Statistical Association, 85(412), 1050–1059. · DOI 10.1080/01621459.1990.10474975
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큐레이션된 주장

각각 자체 평가와 함께 증거 원장에 유지된 주장입니다.

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관련 방법

방법 그래프에서 생성되었으며 기계가 제안한 관계로 표시됩니다 — 증거 주장이 추론되지 않습니다.

Used in the same domainCapture-Recapturemachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketRespondent-Driven Samplingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketStratified Samplingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.

증거 상태

Sources recorded, not reviewed

Bibliographic sources are present. Claim-level evidence review has not been performed.

출처

방법 원본 기록에서 복사된 기록된 인용 1개.

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