One common technique for utilizing auxiliary information is post-stratification. Imagine, for example, that a researcher knows the number of men and women in each of the 50 states; we can denote these group sizes as \(N_1, N_2, \ldots, N_{100}\). To combine this auxiliary information with the sample, the researcher can split the sample into \(H\) groups (in this case 100), make an estimate for each group, and then create a weighted average of these group means:
အရန်သတင်းအချက်အလက်များကိုအသုံးပြုရန်တစ်ခုမှာဘုံ technique ကို Post-stratification ဖြစ်ပါတယ်။ တစ်သုတေသီ 50 ပြည်နယ်တစ်ခုချင်းစီအတွက်ယောက်ျားနှင့်မိန်းမများ၏အရေအတွက်ကိုသိဥပမာ, ကိုမြင်ယောင်ကြည့်; ငါတို့ကဲ့သို့သည်ဤအုပ်စုသည်အရွယ်အစားဖျောညှနျးနိုငျသညျ \(N_1, N_2, \ldots, N_{100}\) ။ နမူနာနှင့်အတူဤအရန်သတင်းအချက်အလက်ပေါင်းစပ်ဖို့, သုတေသီထဲသို့နမူနာခွဲနိုင်ပါတယ် \(H\) , (ဤကိစ္စတွင်ပေါင်း 100 အတွက်) အုပ်စုများအုပ်စုတိုင်းအဘို့ခန့်မှန်းစေပါ, အဲဒီနောက်ထိုအအုပ်စုဟာချိန်ပျမ်းမျှအားဖန်တီးဆိုလိုတယ်: