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Adaptive Sampling Designs (eBook)

Inference for Sparse and Clustered Populations
eBook Download: PDF
2012 | 2013
IX, 70 Seiten
Springer Berlin (Verlag)
978-3-642-33657-7 (ISBN)

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Adaptive Sampling Designs - George A.F. Seber, Mohammad M. Salehi
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This book aims to provide an overview of some adaptive techniques used in estimating parameters for finite populations where the sampling at any stage depends on the sampling information obtained to date. The sample adapts to new information as it comes in. These methods are especially used for sparse and clustered populations.
Written by two acknowledged experts in the field of adaptive sampling.



George Seber is an Emeritus Professor of Statistics at Auckland University, New Zealand. He is an elected Fellow of the Royal Society of New Zealand and  recipient of their Hector medal in Science. He has authored or coauthored 13 books and 77 research articles on a wide variety of topics including linear and nonlinear models, multivariate analysis, adaptive sampling, genetics, epidemiology, and statistical ecology.

Mohammad Salehi is a Professor of Statistics at Isfahan University of Technology, Iran. Currently, he is also a Professor of Statistics and Director of the Statistical Consulting Unit at Qatar University, Qatar, and has published extensively in the field of adaptive sampling.

George Seber is an Emeritus Professor of Statistics at Auckland University, New Zealand. He is an elected Fellow of the Royal Society of New Zealand and  recipient of their Hector medal in Science. He has authored or coauthored 13 books and 77 research articles on a wide variety of topics including linear and nonlinear models, multivariate analysis, adaptive sampling, genetics, epidemiology, and statistical ecology.Mohammad Salehi is a Professor of Statistics at Isfahan University of Technology, Iran. Currently, he is also a Professor of Statistics and Director of the Statistical Consulting Unit at Qatar University, Qatar, and has published extensively in the field of adaptive sampling.

​Basic Ideas.- Adaptive Cluster Sampling.- Rao-Blackwell Modi.- Primary and Secondary Units.- Inverse Sampling Methods.- Adaptive Allocation.

Erscheint lt. Verlag 22.10.2012
Reihe/Serie SpringerBriefs in Statistics
SpringerBriefs in Statistics
Zusatzinfo IX, 70 p.
Verlagsort Berlin
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Mathematik Statistik
Mathematik / Informatik Mathematik Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik
Technik
Schlagworte Adaptive allocation • Adaptive sampling • Inverse sampling • Sampling rare • Sparse and clustered populations • Stratified adaptive sampling • Two-stage sampling
ISBN-10 3-642-33657-4 / 3642336574
ISBN-13 978-3-642-33657-7 / 9783642336577
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