ScholarGate
Asistent
Process / pipelineSampling

Адаптивно узорковање са тежинским коефицијентима

Адаптивно узорковање са тежинским коефицијентима је вероватносни поступак узорковања који додељује и итеративно ажурира коефицијенте укључивања за јединице популације на основу опсервационих података прикупљених током самог процеса узорковања. За разлику од статичког узорковања са тежинским коефицијентима — где су коефицијенти фиксирани пре прикупљања података из познатих помоћних информација — адаптивно узорковање ревидира вероватноће како се нове информације акумулирају, концентришући напоре узорковања на јединице које највише доприносе процени циљне величине. Користи се у методологији анкета, симулационим студијама и процени ретких догађаја.

Pronađite temu uz PaperMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte celu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.

Prijavite se

Method map

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

Izvori

  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

Kako citirati ovu stranicu

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

Citirana u

ScholarGateAdaptive Weighted Sampling (Adaptive Weighted Sampling). Preuzeto 2026-06-15 sa https://scholargate.app/sr/survey-methodology/adaptive-weighted-sampling · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026