Estimation Models in Adaptive Cluster Sampling

Year 2015, Volume: 5 Issue: 2, 105 - 119, 30.12.2015

Ahmet Kaya

Abstract

Adaptive cluster sampling is a method which is used in the investigation of rare
events. It is not possible that to take satisfactory results from to select a sample at random by
using classical cluster sampling. In dividing clusters, often it can’t be obtained sufficiently
amount of sample having the characteristic to be investigated. Therefore, it will not be
possible to have information about the characteristics of population. In order to eliminate
deficiencies of this type of sample, the adaptive cluster sampling method was developed by
Thompson in 1990. In this study, it has been shown that superiority of methods which are
106
defined in paper to simple random sampling method by using an artificial population,
contain five units, designed by Thompson. 

Keywords

Sampling, adaptive cluster sampling, estimation models

Uyarlanabilir Küme Örneklemesinde Tahmin Modelleri

Abstract

Uyarlanabilir küme örneklemesi, ender görülen olayların incelenmesinde kullanılan
bir yöntemdir. Klasik küme örneklemesi yöntemi ile az rastlanan olaylara ilişkin örnek seçimini yapmak, tatmin edici sonuçların elde edilmesine engel teşkil edebilir. Bölünen kümelerde, çoğu kez incelenen özelliğe sahip, yeteri miktarda örnek elde edilemez, bu durumda kitlenin özellikleri hakkında bilgi sahibi olmak pek de olanaklı değildir. Bu türden örnek yetersizliklerini ortadan kaldırmak maksadıyla Thompson tarafından 1990 yılında geliştirilen uyarlanabilir küme örneklemesi, önemli bir yöntemdir. Bu çalışmada Thompson tarafından tasarlanan 5 birimlik bir kitle kullanılarak, tahmin edicilerin Basit Rastgele Örnekleme (BRÖ) yöntemine olan üstünlükleri gösterilmektedir.

Keywords

Örnekleme, uyarlanabilir küme örneklemesi, tahmin modelleri

References

• S. Bilgi, Uyarlanabilir Küme Örneklemesi, Seminer Çalışması, Ege Üniversitesi, Fen Fakültesi, İstatistik Bölümü, Bornova, İzmir, 1993.
• Ş. Baskan, Örnekleme Ders Notları, Ege Üniversitesi Fen Fakültesi İstatistik Bölümü, 1990, Bornova, İzmir.
• O. Bozkurt, Ş. Şenol, 5. İstatistik Günleri Sempozyumu, Antalya, 2006.
• A. Kaya, Çok Aşamalı Örnekleme, Seminer Çalışması, Ege Üniversitesi, Fen Fakültesi, İstatistik Bölümü, Bornova, İzmir, 1994.
• D. Küçüker, E. Z. Başkent, A. Günlü, III. Ulusal Karadeniz Ormancılık Kongresi, 2010, s. 302-313. 119
• İ. Onay, A. Alhan, A. Esin, Selçuk Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi Dergisi, 2005, 25, 63-72.
• S. K. Thompson, Journal of the American Statistical Association, 1990, 85, 1050-1059.