我正在协助一位同事对由 30 家医院的住院记录组成的数据集中以天为单位测量的平均住院时间 (LOS) 与住院患者入院率的加权回归。我们将每个数据点的权重计算为患者在医院的 LOS 的逆标准误差。

在标准误差 = 0 的情况下，是否有估计逆标准误差权重的标准程序？在几家患者数量较少的医院中，在我们的分析时间段内，所有患者的 LOS 都是相同的，因此标准误差 = 0，产生的权重等于无穷大。

我们可以从回归中删除这些数据点（或完全避免加权回归），但原则上似乎应该有一种可接受的技术在方差 = 0 的特殊情况下计算权重。我没有任何运气检查我的统计教科书。

谢谢你的建议，迈克尔和胡伯。在我运行简单的未加权最小二乘回归（RSS=44.5，ESS=168.9，TSS=213.4）时，大部分总误差平方和可归因于测量误差。

因此，如果我要构建自己的加权方案，它可能需要，在一个极端情况下，如果方差 = 0，那么该医院的权重 = # obs，而在另一个极端情况下，如果方差 = 无穷大，则权重 = 0。

也许一个方便的公式可以是 weight_i = N_i/(N_i^CV_i)，其中 weight_i = 医院 i 的体重，N_i = # 医院 i 的 obs，CV_i = 医院 i 观察到的 LOS 的变异系数？