Process / pipelineSampling
적응 가중 표본 추출
적응 가중 표본 추출은 표본 추출 과정 자체에서 수집된 관측 데이터를 기반으로 모집단 단위의 포함 가중치를 할당하고 반복적으로 업데이트하는 확률적 표본 추출 절차입니다. 가중치가 알려진 보조 정보를 바탕으로 데이터 수집 전에 고정되는 정적 가중 표본 추출과 달리, 적응 가중은 새로운 정보가 축적됨에 따라 확률을 수정하여 목표량 추정에 가장 많이 기여하는 단위에 표본 추출 노력을 집중합니다. 이는 조사 방법론, 시뮬레이션 연구 및 희귀 사건 추정에 사용됩니다.
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출처
- Thompson, S. K. (1990). Adaptive cluster sampling. Journal of the American Statistical Association, 85(412), 1050–1059. DOI: 10.2307/2289601 ↗
- Owen, A. B. (2000). Monte Carlo Theory, Methods and Examples. Stanford University (online edition). Chapter on importance sampling and adaptive weighting. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Adaptive Weighted Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/survey-methodology/adaptive-weighted-sampling
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