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次のようなデータフレームがあります。

region        group        mid_pop   
  1             2            1146      
  2             4            1682        
  3             3            2891       
  4             1            7654       
  5             1            3289       
  6             2            1128       
  7             3            2121       
  8             4            3217      
  9             3            1616       
 10             1            1717              

多項回帰を実行し、次のように各グループに属する確率を得ました。

 mlogit <- multinom(group ~ mid_pop)
 probs <- predict(mlogit, type="probs")  

   probs1    probs2   probs3    probs4     
     0.2       0.3     0.4       0.1        
     0.3       0.4     0.15      0.15       
     0.4       0.1     0.3       0.2        
     0.7       0.1     0.1       0.1        
     0.2       0.3     0.4       0.1        
     0.6       0.1     0.1       0.2        
     0.7       0.1     0.1       0.1        
     0.3       0.2     0.1       0.4        
     0.2       0.1     0.1       0.6        
     0.1       0.2     0.1       0.6   

次に、各地域の重みを作成しました。重みは、「グループ 1 に属する確率を、その地域が属している現在のグループに属する確率で割った値」です。次に、重みに mid_pop を掛けます。

region        group        mid_pop    weight      mid_pop(weighted)
  1             2            1146      0.66           756.36
  2             4            1682       2              3364
  3             3            2891       2              5782
  4             1            7654       0.7            5357.8
  5             1            3289       0.2            657.8
  6             2            1128       0.3            338.4
  7             3            2121       0.7            1484.7
  8             4            3217       0.75           2412.75
  9             3            1616       0.33           533.28
 10             1            1717       0.16           274.72     

ここで、グループの標準化された平均差を実行し、加重前後の mid_pop の平均の差を確認したいと思います。結果は次のようになります。

SDM (group 1 vs. group 2)=....
SDM (group 1 vs. group 3)=....
SDM (group 1 vs. group 4)= ....

誰でも私たちがそれを行うのを手伝ってくれますか? 前もって感謝します。

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