统计学加权计算

统计学:

“统计初步”这部分内容中,平均数是一个非常重要而又有广泛用途的概念,在日常生活中,我们经常会听到这样一些名词:平均气温、平均降雨量、平均产量、人均年收入等;而平均分数、平均年龄、平均身高等名词更熟悉

以下是关于加权的一些说明,
  

“权”的古代含义为秤砣,就是秤上可以滑动以观察重量的那个铁疙瘩。

《孟子·梁惠王上》曰:“权,然后知轻重。”。

在日常生活中,我们常用平均数表示一组数据的‘平均水平’。在一组数据里,一个数据出现的次数称为权。

例子:学校学期末成绩,期中考试占30%,期末考试占50%,作业占20%,假如某人期中考试得了84,期末92,作业分91,如果是算数平均,那么就是

加权后的,那么加权处理后就是,这是在已知权重的情况下;未知权重的情况下想知道两个班的化学加权平均值,一班50人,平均80,二班60人,平均82,算数平均是,加权后是.

还有一种情况类似第一种也是人为规定,比如说你觉得专家的分量比较大,老师其次,学生最低,就某观点,满分10分的情况下,专家打8分,老师打7分,学生打6分,但你认为专家权重和老师及学生权重应为0.5:0.3:0.2,那么加权后就是,而算数平均的话就是

小测成绩是80分,期末考成绩是90分,计算总的平均成绩,按小测40%、期末成绩60%的比例来算,平均成绩是:80×40%+90×60%=86

学校食堂吃饭,吃三碗的有 χ 人,吃两碗的有 y 人,吃一碗的 z 人。平均每人吃。这里x、y、z分别就是权数值,“加权”就是考虑到不同变量在总体中的比例份额。

加权平均数=,其中,f1,f2,…,fk叫做权。通过数和权的乘积来计算 。需要注意的是:算术平均实际上是一种特殊的加权平均,即权重相同的加权平均。比如。那么加权平均数=,实际上确切的说是一种算术平均。

当一组数据中的某些数重复出现几次时,那么它们的平均数的表示形式发生了一定的变化.例如,某人射击十次,其中二次射中10环,三次射中8环,四次射中7环,一次射中9环,那么他平均射中的环数为:

这里,7,8,9,10这四个数是射击者射中的几个不同环数,但它们出现的频数不同,分别为4,3,1,2,数据的频数越大,表明它对整组数据的平均数影响越大,实际上,频数起着权衡数据的作用,称之为权数或权重,上面的平均数称为加权平均数,不难看出,各个数据的权重之和恰为10.

在加权平均数中,除了一组数据中某一个数的频数称为权重外,权重还有更广泛的含义.

其实,在每一个数的权数相同的情况下,加权平均值就等于算数平均值。

此外在一些体育比赛项目中,也要用到权重的思想.比如在跳水比赛中,每个运动员除完成规定动作外,还要完成一定数量的自选动作,而自选动作的难度是不同的,两位选手由于所选动作的难度系数不同,尽管完成各自动作的质量相同,但得分也是不相同的,难度系数大的运动员得分应该高些,难度系数实际上起着权重的作用.

在评估某个同学一学期的学生成绩时,一般不只看他期末的一次成绩,而是将平时测验、期中考试等成绩综合起来考虑,比如说,一同学两次单元测验的成绩分别为88,90,期中的考试成绩为92,而期末的考试成绩为85,如果简单地计算这四个成绩的平均数,即将平时测验与期中、期末考试成绩同等看待,就忽视了期末考试的重要性.鉴于这种考虑,我们往往将这四个成绩分配以不同的权重。

由于10%+10%+30%+50%=1,即各个权重之和为1,所以求加权平均数的式子中分母为1.

88×10%+90×10%+92×30%+85×50%=87.9

下面的例子是未知权重的情况:

股票A,1000股,价格10;

股票B,2000股,价格15;

算数平均 =

加权平均 =

而普通的算术平均数的权重相等,都是1,(比如,3和5的平均数为4)也就是说它们的重要性相同,所以平均数是特殊的加权平均数.

<think>好的,用户想了解加权计算的方法和公式。首先得明确加权计算的基本概念,可能用户需要处理成绩、统计或者财务数据之类的。加权计算的核心是每个数据点乘以对应的权重,再求和,最后除以总权重。 需要先解释公式,可能用户需要数学表达。行内公式用$符号,独立公式用$$。比如,加权平均的公式写成$\bar{x} = \frac{\sum_{i=1}^n w_i x_i}{\sum_{i=1}^n w_i}$。这样清晰明了。 然后要考虑应用场景,比如成绩计算。比如平时成绩和期末成绩的加权,给出具体例子,用代码展示如何计算。代码部分用三个反引号,注明语言类型,比如Python。这样用户可以直接参考使用。 可能用户还需要了解其他加权方法,比如加权移动平均,这在时间序列分析中常见。要解释公式,比如$WMA_t = \frac{\sum_{i=1}^k w_i x_{t-i+1}}{\sum_{i=1}^k w_i}$,并给出应用例子,比如库存管理。 另外,加权求和和加权平均的区别也要说明,虽然公式类似,但是否除以总权重是关键。这部分需要分开解释,避免混淆。 注意格式要求,每个方法之间换行,不用步骤词汇。确保没有第一人称,内容整合网络搜索结果,但不要堆砌引用。最后生成相关问题,要基于用户的问题和回答内容,比如加权与算术平均的区别,如何选择权重,Excel实现方法等。检查是否符合数量和要求,三个问题,格式正确。</think>加权计算通过为不同数据分配权重来反映其重要性差异,主要方法包含以下三种计算模型: **1. 加权平均数公式** $\bar{x} = \frac{\sum_{i=1}^n w_i x_i}{\sum_{i=1}^n w_i}$ 其中$w_i$表示权重,$x_i$为原始数据。教育场景中课程成绩计算常见此应用,如平时成绩(权重30%)与期末成绩(权重70%)的组合: ```python scores = [85, 92] weights = [0.3, 0.7] weighted_avg = sum(s * w for s,w in zip(scores, weights)) ``` **2. 加权移动平均(WMA)** 时间序列分析中使用的平滑技术: $WMA_t = \frac{\sum_{i=1}^k w_i x_{t-i+1}}{\sum_{i=1}^k w_i}$ 典型应用包括库存管理,给予近期销售量更高权重。5期WMA计算示例: ```python data = [120, 135, 142, 138, 150] weights = [1, 2, 3, 4, 5] wma = sum(d * w for d,w in zip(data, weights)) / sum(weights) ``` **3. 加权求和公式** $\text{Total} = \sum_{i=1}^n w_i x_i$ 与加权平均的区别在于不进行权重归一化处理。财务预算分配常用此方法,如不同部门预算乘以优先级系数: ```python budgets = [50000, 75000, 120000] coefficients = [0.8, 1.2, 1.5] weighted_sum = sum(b * c for b,c in zip(budgets, coefficients)) ``` 相关问题
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