Ответы:
Возможно, вы знаете, что взвешивание, как правило, направлено на то, чтобы данная выборка представляла целевую группу населения. Если в вашей выборке некоторые атрибуты (например, пол, SES, тип лекарства) представлены менее хорошо, чем в популяции, из которой происходит выборка, то мы можем скорректировать веса инкриминируемых статистических единиц, чтобы лучше отражать гипотетическую целевую популяцию ,
Вес RIM (или грабли) означает, что мы будем приравнивать предельное распределение выборки к теоретическому предельному распределению. Это имеет некоторую идею с пост-стратификацией, но позволяет учесть много ковариат. В этом раздаточном материале я нашел хороший обзор о методах взвешивания , и вот пример его использования в реальном исследовании: Raking Fire Data .
Взвешивание склонности используется для компенсации единичного отсутствия ответа в опросе, например, путем увеличения весов выборки респондентов в выборке, используя оценки вероятностей того, что они ответили на опрос. По сути, это та же идея, что и использование оценок предрасположенности для корректировки смещения выбора лечения в наблюдательных клинических исследованиях: на основе внешней информации мы оцениваем вероятность включения пациентов в данную группу лечения и вычисляем весовые коэффициенты на основе факторов, предположенных для повлиять на выбор лечения. Вот несколько советов, которые я нашел, чтобы пойти дальше:
Что касается общего справочника, я бы предложил
Кальтон Дж., Флорес-Сервантес И. Методы взвешивания. J. Off. Стат. (2003) 19: 81-97. Доступно на http://www.jos.nu/