请教分类变量的加权问题？

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各位大佬，有个问题困扰我好久了，假设有个数据我已经通过倾向评分逆概率加权得到了权重W，那么加权后的数据怎么转换得到？对于连续变量我直接乘以权重就可以了，但是分类变量有是0，有些是1，权重乘以0还是0.我看了一篇文献如下
没有加权前

加权后

加权后分类变量职业中：农民和人工其他的数据构成（就是人数）发生了改变，数据被配平了，最后还算出了不同OR值，但是文中作者没有说怎么处理分类变量的数据。
所以想请教下各位大佬，这是怎么做到的，万分感谢！！！
附件附有原文章

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关键词：分类变量 权问题 万分感谢 连续变量 怎么处理

根据我的理解，对数据本身并没有影响。无论是连续变量还是离散变量，数据本身该是多少还是多少。只是你有权重以后，使得单个样本代表的有效样本数量就不同了。
举例说，某些组，一个样本代表2个样本，某些组，一个样本代表1.2个样本。
根据你那片文章的表4，他用的是逻辑回归，那实际上就变成了加了权重的逻辑回归。从形式上来说，参数估计就从b = (X'X)^{-1}X'Y变成了b = (X'WX)^{-1}X'WY,其中W就是你的那个权重组成的矩阵。

owenqi 发表于 2022-1-27 04:23
根据我的理解，对数据本身并没有影响。无论是连续变量还是离散变量，数据本身该是多少还是多少。只是你有权 ...

深有启发，非常感谢