回答:
重み付けは一般に、特定のサンプルがそのターゲット母集団の代表であることを確認することを目的としていることを知っているかもしれません。サンプルでいくつかの属性（たとえば、性別、SES、薬物の種類）がサンプルの元の母集団よりも十分に表現されていない場合、仮説のターゲット母集団をより適切に反映するために、犯罪統計単位の重みを調整することがあります。
RIMの重み付け（またはレーキ）は、サンプルの周辺分布を理論的な周辺分布と同一視することを意味します。層別化についてはある程度の考えはありますが、多くの共変量を考慮することができます。私は約この配布資料では良い概観た重み付け方法を、ここで本当の研究での使用の例である：かき集め火データ。
傾向の重み付けは、たとえば、調査に回答した確率の推定値を使用してサンプルの回答者のサンプリングの重みを増やすことにより、調査の単位非応答を補正するために使用されます。これは、観察的臨床研究での治療選択バイアスを調整する傾向スコアの使用と同じ考え方ですが、外部情報に基づいて、特定の治療グループに含まれる患者の確率を推定し、治療法の選択に影響を与えます。ここに私がさらに進むことがわかったいくつかのポインタがあります：
一般的なリファレンスとして、私はお勧めします
カルトンG、フローレスセルバンテスI.重み付け方法。J.オフ。統計 （2003）19：81-97。http://www.jos.nu/で入手可能