Адаптивна зважена вибірка
Адаптивна зважена вибірка — це процедура ймовірнісної вибірки, яка призначає та ітеративно оновлює ваги включення для одиниць сукупності на основі спостережуваних даних, зібраних під час самого процесу вибірки. На відміну від статичної зваженої вибірки, де ваги фіксуються до збору даних на основі відомої допоміжної інформації, адаптивне зважування переглядає ймовірності в міру накопичення нової інформації, концентруючи зусилля з вибірки на одиницях, які найбільше сприяють оцінці цільової величини. Вона використовується в методології опитувань, імітаційному моделюванні та оцінці рідкісних подій.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- Thompson, S. K. (1990). Adaptive cluster sampling. Journal of the American Statistical Association, 85(412), 1050–1059. DOI: 10.2307/2289601 ↗
- Owen, A. B. (2000). Monte Carlo Theory, Methods and Examples. Stanford University (online edition). Chapter on importance sampling and adaptive weighting. link ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Adaptive Weighted Sampling. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Адаптивна кластерна вибіркаМетодологія опитувань↔ compare
- Вибіркове оцінювання за допомогою важливого відборуІмітаційне моделювання↔ compare
- Багатоступенева вибіркаМетодологія опитувань↔ compare
- Стратифікована вибіркаМетодологія опитувань↔ compare
- Систематичний відбірМетодологія опитувань↔ compare
- Зважене вибиранняМетодологія опитувань↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →