ScholarGate
Asistents
Process / pipelineSampling

Adaptīvā svērtā izlase

Adaptīvā svērtā izlase ir varbūtības izlases veidošanas procedūra, kas piešķir un iteratīvi atjaunina iekļaušanas svarus populācijas vienībām, pamatojoties uz novērotajiem datiem, kas savākti pašā izlases veidošanas procesā. Atšķirībā no statiskās svērtās izlases, kur svari tiek fiksēti pirms datu vākšanas, balstoties uz zināmu papildu informāciju, adaptīvā svēršana pārskata varbūtības, uzkrājoties jaunai informācijai, koncentrējot izlases veidošanas pūles uz vienībām, kas visvairāk veicina mērķa lieluma novērtēšanu. To izmanto aptauju metodoloģijā, simulācijas pētījumos un retu notikumu novērtēšanā.

Atrast tematu ar PaperMindDrīzumāVideoDrīzumāLejupielādēt slaidus

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Metožu karte

Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.

Avoti

  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

Kā citēt šo lapu

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

Kura metode?

Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.

Salīdzināt blakus

Uz to atsaucas

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