림 가중치 방법은 가중값을 반복적으로 수정하는데 표본 수가 0이 아니면 수렴한다는 결과가 있고, 이때 최종 가중치는 불편 추정량도 일치 추정량도 아니다. 림 가중치 방법은 추정의 관점에서 신뢰성이 있고, 임의추출 표본과 일반적 표본에도 적용이 가능하다.
림 가중치 방법은 Deming과 Stephan (1940)이 처음 제안한 이래 현실적인 유용성 때문에 실제 문제에 활용되기 시작하였다. 이 방법은 가중값을 반복적으로 수정해 가므로 수정된 가중치의 수렴 여부가 중요한데, 모든 칸의 표본 수가 0이 아니라면 수렴한다는 결과가 있다(Ireland와 Kullback, 1968). 그러나 만일 일부 칸에서 표본 수가 관측되지 않으면 수렴하지 않을 수도 있다(Thompson, 1981). 이 방법으로 구한 최종 가중치는 설계 가중치를 보조 정보로 이용하여 수정한 형태이기 때문에 불편 추정량도 일치 추정량 (consistent estimator)도 아니다. 그렇지만, 이 방법은 주요 보조변수에 관하여 표본 추정 결과를 모집단 비율과 일치시킴으로 추정의 관점에서 신뢰성을 확보하는 장점이 있다. 또한 단순 임의추출에 의한 표본뿐 아니라 일반적인 추출법에 의한 표본에도 적용이 가능하다(허명회 등, 2005).