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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

15. Stratified Inverse Adaptive Cluster Sampling

verfasst von : Raosaheb Latpate, Jayant Kshirsagar, Vinod Kumar Gupta, Girish Chandra

Erschienen in: Advanced Sampling Methods

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

In forestry and environmental sciences, some species of plants and animals are rare and clustered, i.e., abundance of zeros. The traditional sampling methods provide poor estimates of the population mean/total. In such situations, adaptive sampling is useful. In traditional stratified sampling, similar units are grouped a priori into strata, based on prior information about the population. But within a stratum, the population is rare and clumped.

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Literatur
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Lehmann, E.L.: Theory of Point Estimation. Chapman and Hall, New York (1983)CrossRef
Murthy, M.N.: Ordered and unordered estimators in sampling without replacement. Sankhya 18, 379–390 (1957)MathSciNetMATH
Salehi, M.M., Seber, G.A.F.: A new proof of Murthy’s estimator which applies to sequential sampling. Australian and New Zealand J. Stat. 43(3), 281–286 (2001)MathSciNetCrossRef
Thompson, S.K.: Adaptive cluster sampling: designs with primary and secondary units. Biometrics 47(3), 1103–1115 (1991a)
Thompson, S.K.: Stratified adaptive cluster sampling. Biometrika 78(2), 389–397 (1991b)
Metadaten
Titel
Stratified Inverse Adaptive Cluster Sampling
verfasst von
Raosaheb Latpate
Jayant Kshirsagar
Vinod Kumar Gupta
Girish Chandra
Copyright-Jahr
2021
Verlag
Springer Singapore
Buch
Advanced Sampling Methods

Print ISBN: 978-981-16-0621-2

Electronic ISBN: 978-981-16-0622-9

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-16-0622-9_15

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