Adaptive Cluster Sampling
Adaptive cluster sampling (ACS) is a probability-based design in which an initial random sample of units triggers the inclusion of neighboring units whenever a predefined condition — typically a threshold count of a rare attribute — is satisfied. Developed by Steven K. Thompson in 1990, ACS is especially powerful for estimating the abundance or distribution of rare, spatially clustered populations such as endangered species, disease hotspots, or hard-to-reach social groups.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- 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
Alegações curadas
Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.
Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.
Métodos relacionados
Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.