Im Juni Wir haben ein Menü mit drei Gewichtungsarten (Umfragegewichte, Häufigkeitsgewichte, Präzisionsgewichte) und drei Unterarten von Umfragegewichten durchsucht:
- Inverse-Response-Wahrscheinlichkeitsgewichte: W = 1/Ehat(R | X). Basierend auf einem Modell für Antwort R (z. B. logistische Regression).
- kalibrierte Gewichte: W mit E(RWX) = E(X). Finden Sie Gewichte, sodass die Gewichtung der Stichprobe mit dem bekannten E(X) übereinstimmt.
- äquivalente Gewichte: W mit E(RWY) = E(Ehat(Y | X, Probe)). Basierend auf einem Modell für Ergebnis Y, das zur Erstellung eines verwendet wird MRP Schätzung von E(Y). Finden Sie dann Gewichtungen, sodass die Gewichtung der Stichprobe mit der MRP-Schätzung übereinstimmt.
Gelman 2007 berechnet äquivalente Gewichte algebraisch für linear Modelle von Y. Aber können wir auch die von Thomas Lumley verwenden? Umfragepaketso etwas wie das Folgende?
survey::calibrate(design, method = ~Yhat, # Yhat = Ehat(Y | X, pattern) inhabitants = c(yhat = pop_total_Yhat))
