Process / pipelineSampling

Adaptīvā kopu izlase — AKI

Adaptīvā kopu izlase (AKI) ir varbūtības balstīts dizains, kurā sākotnējā nejauša vienību izlase izraisa kaimiņu vienību iekļaušanu, ja tiek apmierināts iepriekš noteikts nosacījums — parasti noteikts retas pazīmes sliekšņa skaits. AKI, ko 1990. gadā izstrādāja Stīvens K. Tompsons, ir īpaši spēcīga retu, telpiski sakārtotu populāciju, piemēram, apdraudētu sugu, slimību karstumu vai grūti sasniedzamu sociālo grupu, daudzuma vai izplatības novērtēšanai.

Atrast tematu ar PaperMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+4 more

Avoti

  1. Thompson, S. K. (1990). Adaptive cluster sampling. Journal of the American Statistical Association, 85(412), 1050–1059. DOI: 10.2307/2289601
  2. Thompson, S. K., & Seber, G. A. F. (1996). Adaptive Sampling. Wiley. ISBN: 978-0471558712

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 3). Adaptive Cluster Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/survey-methodology/adaptive-cluster-sampling

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Uz to atsaucas

ScholarGateAdaptive Cluster Sampling (Adaptive Cluster Sampling). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/survey-methodology/adaptive-cluster-sampling · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026