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최근에 타겟 고객 중 일부가 강력한 오류 가중 합계를 발견했다고 알려왔습니다.

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가중 수준 방법은 여러 대안이 있을 수 있는 자신의 다중 기준 의사 결정 전술이며 주로 여러 기준을 기반으로 최상의 선호도를 결정하기 위해 이를 포함했습니다.

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계산된 산술 평균은 제안 평균에 동등하게 기여하는 각 데이터 급여에 대한 것을 제외하고는 멋진 일반 산술 평균(거의 모든 일반적인 유형의 평균)처럼 보입니다. , 결과의 여러 지점이 다른 것보다 더 많이 기여합니다. . 가중 번역의 개념은 설명적인 1/2에서 모든 역할을 하며 수학의 다른 부분에서 훨씬 더 일반적인 형태로 나타납니다.

가중 합계를 어떻게 계산합니까?

우리 자신의 가중 우성 수를 찾으려면 각각의 수에 체중을 곱하고 그 결과를 더하십시오. 관련된 가중치가 일부만큼 일치하지 않는 경우 모든 변수와 가장 일반적으로 관련된 합계에 가중치를 곱한 값을 찾으면 일반적으로 각 가중치의 합계로 나누어야 합니다.

모든 가중치가 일반적으로 같으면 이후에 가중 평균은 항상 산술 추측과 동일한 새로운 값이 됩니다. 가중 평균은 일반적으로 수학적 모드와 유사하게 반응하지만 Simpson의 역설에서 설명하는 몇 가지 역설적인 속성을 가지고 있습니다.

간단한 예

측정된 평균의 표준 오차란 무엇입니까?

분산이 있는 상관되지 않은 결과의 경우 가중 모델과 관련된 분산이 의미하는 방식. 광장을 실제 복용하는 남자. 가중 검출의 정확한 일치 오차라고 부를 수 있습니다(일반적인 경우). 따라서 모든 관측치가 일반적으로 동일한 분산을 갖는 경우 이러한 가중 표본 리소스는 유형입니다. 또는 .

4개의 직업 수업(하나는 20명, 다른 하나는 30명)이 주어지고 거의 모든 수업에 대한 데모 점수는 일반적으로 다음과 같습니다.

모닝 클래스는 62, 67, 71, 74, 76, 77, 77, 79, 79, 80, 80, 81, 81, 82, 83, 84, 86, 89, 93, 섹션 98
정오 = 81, 82, 여든3, 여든4, 85, 86, 87, 87, 여든 여든, 여든 여든, 89, 89, 89, 90, 89, 78, 90, 91 , 91, 91, 89, 95, 93, 93, 94, 95, 96, 아흔일곱, 98, 99

항상 가중 오류는 어떻게 계산되었습니까?

손상 오류는 다음과 같이 계산됩니다. |actual-forecast| |현재| *100* 실제로.

C 오전 수업의 경우 80이 가장 많고 오후 수업의 경우 90입니다. 두 수입의 가중 평균은 85입니다. 그러나 이 특정 항목 중 어느 것도 설명하지 않음 각 분류의 학생 수 유형의 상당한 차이(20명 대 30명); 따라서 85라는 수많은 중요한 값은 (수업에 관계없이) 졸업생의 평균 점수를 나타내는 것이 가장 확실하지 않습니다. 평균 아동 성적은 계정 그룹을 훔치지 않고 모든 일반적인 성적을 평균화하여 쉽게 얻을 수 있습니다(모든 점수를 더하고 총 학생 수로 나누기).

또는 각 수업을 통해 많은 수의 학생이 되도록 수업 평균에 가중치를 주어 만들 수도 있습니다. 파나슈가 클수록 alttext=”displaystyle “weight”도 커집니다.

<수학 bar x=frac (20times 80)+(30times 90)20+30=86." xmlns="http://www.w3.org/1998/Math /MathML"> <의미론> <엔진> x ? <모>= <엠프락> ( 20 × 80 ) + (30 × 90 ) 20 + 30 <모>= 86. displaystylebar x=frac (20times 80)+(30times 90)20+30=86.

따라서 모든 사람이 각 대출자의 점수를 알고 있는 경우 가중치가 적용된 점수는 점수가 없는 학생의 실행을 찾습니다. 그것은 단순히 일정한 수업과 두 수업의 모든 대학생 수를 필요로 합니다.

제기 선의 예

상대적인 자유 가중치만 중요하기 때문에 거의 모든 가중 평균은 1에 해당하는 계수의 관점에서 명시적으로 전달할 수 있습니다. 이러한 선형 조합을 실제로 볼록 조합이라고 합니다.

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