我有两个独立的样本，它们的观察数量和两个变量的分布不同（假设没有更多变量）。我也想为第 2 组中的两个变量维持第 1 组中存在的分布。因此，我需要找到一种适当的方法来重新加权样本 2 中的观察值，以便每个样本中两个变量的分布非常相似甚至匹配。换句话说，我想根据集合 1 的分布在两个变量中产生两个平衡的集合。
如果我没有完全错，我的问题是关于 python 中的后分层和重新加权技术。
有没有人链接到已经发布的 python 代码，或者知道如何使用 python 匹配两个样本中多个变量的分布？
我有两个独立的样本，它们的观察数量和两个变量的分布不同（假设没有更多变量）。我也想为第 2 组中的两个变量维持第 1 组中存在的分布。因此，我需要找到一种适当的方法来重新加权样本 2 中的观察值，以便每个样本中两个变量的分布非常相似甚至匹配。换句话说，我想根据集合 1 的分布在两个变量中产生两个平衡的集合。
如果我没有完全错，我的问题是关于 python 中的后分层和重新加权技术。
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