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我试图了解如何使用surveyR 中的包组合多个设计。例如，要构建测量权重，我需要进行分层、校准、修剪权重和重新校准。

我尝试按以下顺序堆叠设计术语：

n<- nrow(my_data)
d<- rep(N/n, n)
f<- rep(n/N, n)

#specifying SRS survey design
srs.design<- svydesign(ids= ~0, strata= NULL,
                       data= my_data, 
                       weight= ~d, fpc= ~f)

#specifying post-stratification survey design
ps.design<- postStratify(design= srs.design,
                         strata= ~postsurvey_strata, 
                         population= N.ps) #where N.ps is the poststrata population distribution


#specifying raking survey design
rake.design<- calibrate(design= ps.design, 
                        formula= ~as.factor(gender_age)+ 
                          as.factor(education)+
                          as.factor(race)+
                          as.factor(income),
                        calfun= "raking", 
                        population= pop.P_sam) #where pop.P_sam is the demographic distributions in the population

#specifying trimming survey design 
trim.design<- trimWeights(design= rake.design, lower= 0.2, upper= 6)

#specifying re-calibration
rerake.design<- calibrate(design= trim.design, 
                          formula= ~as.factor(gender_age)+ 
                            as.factor(education)+
                            as.factor(race)+
                            as.factor(income),
                          calfun= "raking", 
                          population= pop.P_sam)

（我将后分层作为一个单独的步骤的主要原因是因为有 13 个后层。有些后层很小，所以我担心将后分层变量折叠成 raking 会导致收敛问题。）

我真的很想知道这是否是正确的方法以及是否有更简洁的方法。谢谢！

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