样本加权是什么意思 加权样本量

加权样本是指通过对总体中的各个样本设置不同的数值系数(即加权因子-权重)，使样本呈现希望的相对重要性程度。下面我们来看一些相关内容：

1. 首先要确定加权的起点是什么？

在加权样本中，我们可以选择以S/P的最大值为起点，将其他组的S/P值都提高到这个水平，这种策略叫做Scale—upweighting(“水高船涨”法)。其结果也就是将原来的样本放大S/P。

2. 在计算***记者的基本情况时要进行加权

当我们在计算***记者的基本情况，如教育程度、工作经验等等时，必须先将样本按总体参数进行加权，以确保结果的准确性。

3. 权重的处理方式

在处理加权样本时，需要合理的transform，然后计算平均梯度的时候除以加权样本数。也可以使用uid的点击次数做反向加权，以确保数据的准确性。

4. 自加权与样本大小

自加权指的是将总体的一个无偏估计量表示为样本基本单元的变量值，这可以帮助我们更好地理解样本的分布情况。加权样本数量应当报告为代表群体的大小，而不是增加样本数量。

5. 重叠加权和逆概率加权不会导致样本量的增加或减少

使用重叠加权和逆概率加权不会导致样本量的增加或减少，这些方法可以帮助我们更好地分析数据，而不会改变样本的代表性。

6. 未加权应答率和加权应答率

在加权样本中，未加权应答率可以根据未加权样本量和筛选样本量计算得出，这可以帮助我们了解样本的有效性和准确性。