逆概率加权（Inverse Probability Weighting, IPW）是一种处理数据缺失或选择偏差 的统计技术，核心思想是：给"稀有但重要"的观测更高的权重，给"常见但信息有限"的观测更低的权重，从而纠正由于某些数据被"隐藏"（如删失）导致的估计偏差。
直观类比：调查问卷
假设你想调查全校学生的平均身高：
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问题：女生更愿意填问卷（回复率80%），男生不愿意（回复率20%）
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偏差 ：直接算平均值会高估（因为样本里女生太多）
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IPW解法：给每个回复的男生权重 = 1/0.2=5 ，给每个回复的女生权重 = 1/0.8=1.25
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效果：男生虽然人少，但每人"代表"更多未回复者，最终平均值不再偏向女生
IPW适用于阶段数固定的删失数据是吗 重新分配权重
