Process / pipelineSampling

Адаптивна стратифікована вибірка

Адаптивна стратифікована вибірка поділяє сукупність на страти, а потім застосовує адаптивне правило в межах кожної страти: щоразу, коли початково вибрана одиниця задовольняє попередньо визначену умову (наприклад, знайдено рідкісний вид, змінна перевищує поріг), до вибірки додаються сусідні або пов'язані одиниці. Це поєднує потужність стратифікації для зменшення дисперсії зі здатністю концентрувати зусилля вибірки там, де явище, що становить інтерес, фактично присутнє.

Знайти тему у PaperMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

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

Джерела

  1. Thompson, S. K. (1990). Adaptive cluster sampling. Journal of the American Statistical Association, 85(412), 1050–1059. DOI: 10.2307/2289601
  2. Thompson, S. K. (2002). Sampling (2nd ed.). Wiley-Interscience. ISBN: 978-0471360100

Як цитувати цю сторінку

ScholarGate. (2026, June 3). Adaptive Stratified Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/survey-methodology/adaptive-stratified-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

Згадується в

ScholarGateAdaptive Stratified Sampling (Adaptive Stratified Sampling). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/survey-methodology/adaptive-stratified-sampling · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026