これもウェイティングだと捉えることができる。$w$はデータとモデルに依存しているが$y$には依存していない点に注意。...)次に、著者が提案する階層モデル。階層モデルで推定する。よってウェイティングした集計値になる。この方法なら、層別変数間の交互作用項もがんがん叩き込める。($y$の層内分散と層間分散に依存する由)。(←なるほど...)考察。ウェイティングには次の欠点がある。(1)回帰係数のような複雑な推定対象に対してどうウェイティングすればいいのかわからない。(2)標準誤差の推定が困難。(3)ウェイト値をつくるのが大変。層別変数を選んだり、交互作用をどこまでいれるかきめたり、セルをプールしたりウェイト値を切り詰めたり。モデリング路線ににも欠点がある。した調査でも、層別変数をいれたモデルはえらく複雑になる。本論文で提案したような、信頼がおけてかつ簡単な統合的アプローチの開発が求められている。