摘要

稀有人群,如濒危动植物、吸毒者和患有罕见疾病的个人,往往聚集在区域内。自适应集群抽样通常用于从集群和稀疏种群中获取信息,因为它增加了在观察到感兴趣个体的区域的调查工作量。这项工作提出了一个单位级模型,该模型假设计数与辅助变量相关,通过为单元格分配不同的权重来改进采样过程,并在空间上引用这些权重。该模型适用于在贝叶斯框架下规则网格上排列的稀有和成组种群。该方法与使用模拟数据和从东非24108平方公里地区的非洲水牛种群中提取自适应样本的替代方法进行了比较。仿真研究表明,该模型在几种情况下都是有效的,验证了本文提出的方法适用于实际情况。

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