自适应加权抽样

自适应加权抽样是一种概率抽样程序，它根据抽样过程本身收集到的观测数据来分配和迭代更新总体单元的包含概率。与静态加权抽样（在收集数据之前根据已知的辅助信息固定权重）不同，自适应加权在累积新信息时会修改概率，将抽样精力集中在对估计目标量贡献最大的单元上。它被用于调查方法学、模拟研究和稀有事件估计。