한 연구에서 결합분포를 모르고 주변분포를 알 때 최소제곱, 반복비례적합방법이 같은 결과를 낸다는 걸 알아냈다. 이후 캘리브레이션 방법을 정의한 연구에서, 거리함수의 형태에 따라 다양한 형태로 나타나지만 표본의 크기가 커지면 추정량의 분산이 같아짐을 알아냈다.
Deming과 Stephan(1940)은 보조정보가 표본설계 시 사용되지 않았으며, 결합분포는 모르지만 주변분포는 알고 있는 이원배치 모집단에 대해 최소제곱방법과 반복비례적합 방법을 적용하여 표본조사 결과와 모집단 총계를 일치시켰다. 그리고 두 방법 동일한 결과를 얻는다는 걸 알았다. 이후 Déville과 Särndal(1992)은 보조정보가 주어졌을 때 유한모집단의 총합 추정량을 구하는 방법으로 캘리브레이션(Calibration) 방법을 정의하고 제안하였다. 제안된 캘리브레이션은 거리함수의 형태에 따라 회귀추정량(Generalized REGression; GREG), 레이킹비추정량(Raking Ratio) 등 다양한 형태로 나타나지만, 표본의 크기가 충분히 커지면 모든 캘리브레이션 추정량들이 회귀추정량과 근사적으로 동일하다. 따라서 각 캘리브레이션 추정량들의 분산도 회귀추정량의 분산과 근사적으로 같게 된다(Déville과 Särndal, 1992).