Tersine Örnekleme
Inverse Sampling (Sequential Sampling) · Ayrıca şöyle bilinir: Sequential Sampling
Tersine örnekleme, nadir bir olayın veya ilgi konusu öğenin belirli sayıda gözlemlenmesine kadar örneklemenin devam ettiği sıralı bir örnekleme stratejisidir. J. B. S. Haldane tarafından 1945 yılında tanıtılan bu yöntem, hedefin seyrek ve tespitinin maliyetli olduğu durumlarda nadir olay olasılıklarını veya oranlarını tahmin etmek için özellikle etkilidir.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Hedef olay veya öğe nadir olduğunda (küçük p) ve tespiti pahalı veya zaman alıcı olduğunda tersine örnekleme uygulayın. Kalite kontrolünde (partilerdeki kusurları tespit etme), hastalık sürveyansında (düşük prevalanslı popülasyonlarda vakaları bulma), yaban hayatı popülasyonu tahmininde (belirli sayıda yakalanana kadar tuzak kurma) ve doğrudan sabit boyutlu örneklemenin gerçekleşmeyen olaylar üzerinde çaba israf edeceği herhangi bir ortamda idealdir. Standart sabit boyutlu örneklemenin daha verimli olduğu yaygın olaylar için daha az uygundur.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Nadir olay tahmini için verimli: ortalama olarak daha az toplam örnekle hedeflenen hassasiyete ulaşır
- Çabayı doğal olarak hedefi tespit etmeye yoğunlaştırır, gerçekleşmeyen olaylar üzerinde boşa harcanan örneklemeyi önler
- Basit durdurma kuralı (r başarıya kadar sayma) sahada uygulaması kolaydır
- Uyarlanabilir ve maliyet kısıtlı araştırmalar için çok uygundur
- p'nin tarafsız tahmincileri mevcuttur ve iyi kurulmuştur
- Örneklem büyüklüğü n rastgeledir, bu da önceden planlama ve bütçelemeyi zorlaştırır
- Yalnızca olay veya öğe gözlem üzerine açıkça tanımlanabildiğinde uygulanabilir
- Tarafsız tahminler için sonlu bir popülasyondan yerine koymadan örnekleme gerektirir
- Varyans hesaplamaları sabit boyutlu örneklemeye göre daha karmaşıktır
- Nadir olmayan olaylar için (p küçük değilse) sabit boyutlu örneklemeden daha az verimlidir
SSS
Tersine örnekleme neden nadir olaylar için daha verimlidir?
Nadir olaylarda, doğrudan sabit boyutlu örnekleme birçok olumsuz olay üzerinde çaba israf eder. Tersine örnekleme, olumsuz olayları atlar ve r başarı birikir birikmez durur, böylece nadir olay tahmini için birim hassasiyet başına boşa harcanan örnekleri ve toplam maliyeti azaltır.
r'yi nasıl seçerim?
Daha büyük r hassasiyeti artırır ancak beklenen örneklem büyüklüğünü artırır. p'yi tahmin etmek için istenen hassasiyete göre r'yi seçin. Teori, r, beklenen n ve varyans arasındaki bağlantıyı sağlayan formüller sunar; maliyet ve hassasiyet dengeniz için r'yi optimize edin.
p için hangi tahminciyi kullanmalıyım?
En yaygın tarafsız tahminci p̂ = (r - 1) / (n - 1)'dir, ancak başka formlar da mevcuttur. Varyans hesaplamaları rastgele örneklem büyüklüğünü hesaba katar. Özel senaryonuz için uzman metinlere veya yazılımlara başvurun.
Tersine örnekleme yerine koyarak çalışır mı?
Evet, ancak analiz farklıdır. Yerine koyarak örnekleme (Poisson tipi), sonsuz bir popülasyon varsayar ve yerine koymadan örneklemeden farklı tarafsızlık ve varyans özelliklerine sahiptir. Çalışmanız için hangi şemanın geçerli olduğunu belirtin.
p'yi önceden bilmiyorsam tersine örnekleme kullanabilir miyim?
Evet. Tersine örnekleme uyarlanabilirdir ve p hakkında önceden bilgi gerektirmez. p beklenenden daha küçükse otomatik olarak daha fazla çaba harcayacaktır, bu da nadirlik hakkındaki belirsizliğe karşı sağlam olmasını sağlar.
Kaynaklar
- Haldane, J. B. S. (1945). On a method of estimating frequencies. Biometrika, 33(3), 222–224. DOI: 10.1093/biomet/33.3.222 ↗
- Serfling, R. J. (1968). Contributions to central limit theory for dependent variables. Annals of Mathematical Statistics, 39(4), 1158–1175. DOI: 10.1214/aoms/1177698240 ↗
- Lahiri, D. B. (1951). On the question of bias of some estimators and a suggestion for unbiased estimation. Journal of the Indian Statistical Association, 1(1), 25–42. link ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Inverse Sampling (Sequential Sampling). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/sampling/inverse-sampling
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- İkili ÖrneklemeÖrnekleme↔ karşılaştır
- Dereceli Küme ÖrneklemesiÖrnekleme↔ karşılaştır
- Sıralı Analiz (Grup Sıralı Tasarım)İstatistik↔ karşılaştır