Adaptacyjne próbkowanie klastrowe — ACS
Adaptacyjne próbkowanie klastrowe (ACS) to probabilistyczny projekt próbkowania, w którym początkowa losowa próba jednostek inicjuje włączenie sąsiednich jednostek, gdy tylko zostanie spełniony z góry określony warunek — zazwyczaj progowa liczba wystąpień rzadkiej cechy. Opracowane przez Stevena K. Thompsona w 1990 roku, ACS jest szczególnie skuteczne w szacowaniu liczebności lub rozmieszczenia rzadkich, przestrzennie skupionych populacji, takich jak gatunki zagrożone, ogniska chorób czy trudne do zidentyfikowania grupy społeczne.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
Źródła
- Thompson, S. K. (1990). Adaptive cluster sampling. Journal of the American Statistical Association, 85(412), 1050–1059. DOI: 10.2307/2289601 ↗
- Thompson, S. K., & Seber, G. A. F. (1996). Adaptive Sampling. Wiley. ISBN: 978-0471558712
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Adaptive Cluster Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.
- Adaptacyjne próbkowanie stratyfikowaneMetodologia badań sondażowych↔ compare
- Dobór próby skupiskowejMetodologia badań sondażowych↔ compare
- Próbkowanie wielostopnioweMetodologia badań sondażowych↔ compare
- Próbkowanie kulkoweMetodologia badań sondażowych↔ compare
- Próba warstwowaMetodologia badań sondażowych↔ compare
- Próba systematycznaMetodologia badań sondażowych↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →