數據加權是什麼意思?

General 更新 2023年10月15日

加權的意義？

要理解加權是什麼意思，首先需要理解什麼叫“權”，“權”的古代含義為秤砣，就是秤上可以滑動以觀察質量的那個鐵疙瘩。《孟子·梁惠王上》曰:“權，然後知輕重。”就是這意思。

例子：學校算期末成績，期中考試佔30%，期末考試佔50%，作業佔20%，假如某人期中開始得了84，期末92，作業分91，如果是算數平均，那麼就是(84+92+91)/3=89；

加權後的，那麼加權處理後就是84*30%+92*50%+91*20%=89.4，這是在已知權重的情況下；

那麼未知權重的情況下呢？想知道兩個班的化學加權平均值，一班50人，平均80，二班60人，平均82，算數平均是(80+82)/2=81，加權後是(50*80+60*82)/(50+60)=81.09.還有一種情況類似第一種也是人為規定，比如說你覺得專家的分量比較大，老師其次，學生最低，就某觀點，滿分10分的情況下，專家打8分，老師打6分，學生打7分，但你認為專家權重和老師及學生權重應為0.5:0.3:0.2，那麼加權後就是8*0.5+6*0.3+7*0.2=7.2，而算數平均的話就是(8+6+7)/3=7。

引用：blog.cersp.com/showtb.asp?id=584426

[編輯本段]2、權數與加權法：

統計學認為，在統計中計算平均數等指標時，對各個變量值具有權衡輕重作用的數值就稱為權數．

例子：求下列數串的平均數

3、4、3、3、3、2、4、4、3、3、

一般求法為（3＋4＋3＋3＋3＋2＋4＋4＋3＋3）／10＝3．2

加權求法為（6＊3＋3＊4＋2）／10＝3．2

其中3出現6次，4出現3次，2出現1次．6、3、1就叫權數。這種方法叫加權法。

一般說的平均數，就是把所有的數加起來，再除以這些數的總個數。表示為：

(p1+p2+p3+…..+pn)/n;

但有的數據記錄中有一些相同的數據，在計算的時候，那一個數有幾個相同數，就把這個數乘上幾，這個幾，就叫權，加權，就是乘上幾後再加。平均數還是要除以總個數。

還是以上面的各個數為例：

它們每個數都有一些相同數，表示為：k1,k2,k3…….kn;

加權平均的公式是：（k1p1+k2p2+k3p3+……knpn）/(k1+k2+k3+…..kn)

參考資料：baike.baidu.com/view/384.htm?fr=ala0_1_1

SPSS中變量加權的原理

加權是根據實際情況給予某些變量特別的權重，

說的簡單點，比如你在蒐集數據時，由於樣本的原因導致男性數據特別多，而女性的數據非常少，而此時如果直接分析的話結果會受到男性數據的影響很大，於是通過加權將女性的數據權重加大，相當於調整數據量的唬例，比如原來有500個男性和100個女性，加權時，賦予女性每個數據5倍，則相當於在計算時變成了500個男性和500個女性，這樣結果就比較均衡

加權是什麼意思啊？

求平均數的時候有算術平均數和加權平均數的區別，前者比重都是1，後者比重不同。

大學課程分數，加權是什麼意思

比如高數5個學分，大物4個學分，大物的加權就比高數低。在算總成績（排名）的時候，假設高數考90分，大物考100分，姑且認為這學期只有這兩門課，那麼你的最終成績就是（90*5+100*4）/（5+4）=94.44444444分。

如何用excel算加權 50分

你要怎麼個加權法，得說出你的規則來。有了規則，你這個問題應該不難。

SPSS中的變量加權變換是什麼意思

SPSS中變量加權的原理：

當數據文件中存在有大量相同的變量值時，增加一個頻數變量來表示相同變量值出現的頻數，可帶來很大的便利，變量加權就可用於設定某個變量為頻數變量。如果希望在計算過程中利用變量對數據進行戶權處理，也可使用變量加權功能。

步驟

spss軟件輸入

data----weight cases-----weight cases by，將變量送入frequency-----ok

輸入後數據窗口右下角顯示 weight on 加權成功

淘寶的搜索加權是什麼意思

淘寶搜索引擎對產品的增加權重，權重越高搜索排名越是靠前。

加權位次什麼意思？

填報高考志願是一個操作性極強的技術性工作，即使你將相關原則背得滾瓜亂熟，如果不能對院校錄取數據進行科學分析，那也無濟於事。

對院校錄取數據進行分析，不僅是高考志願填報中最重要的問題，也是最難解決的問題。在我創立的“3/8線差法”問世以前，沒有人在這方面有過較大作為。我提出的“線差法”理論一經各大門戶網站推廣，便迅速得到業界推崇，並廣泛應用至今。

目前的“線差法”理論雖然已經成為分析院校錄取數據的主要方法，但終歸還處於模糊分析階段，不能精確描述錄取人數在錄取分數區間內的實際分佈。而且，隨著社會的發展，廣大家長對高考志願填報的要求越來越高，這種模糊分析結果已經很難滿足大家的需要了。

為了從根本上解決這個問題，我最近又提出了一個新的定量分析理論——“位次優勢線差法”，並據此理論組織開發了“傻瓜式”高智能高考志願填報系統——金鶴高考志願填報系統”（此係統部分功能已經開放，可以到“李金鶴新浪博客”獲取下載地址），徹底告別了模糊分析狀態，使高考志願填報即將邁向“精細、精確、精準”化的新時代。大家既可以利用這個系統幫助自己進行志願決策，也可利用“位次優勢線差法”理論自己對目標院校進行可靠性分析。現將“位次優勢線差法”簡介如下：

一、相關概念

1、“線差”——錄取分數與批次控制線的差值。

如某一本院校錄取分數為600分，當年一本控制線為520分，則錄取線差為80分。

2、“位次優勢”——在所有錄取考生中的倒序排名與總錄取人數的比值。

假設某校為一本院校，某年度在我省錄取100人。若將這100人按分數排序，則從位次排名的角度來說，每個考生都將有一個“位次優勢”。

“位次優勢”可以按正序描述，也可以按倒敘描述；可以按名次排列，也可用百分數表示。比如第1名也可稱他具有100%的位次優勢，第100名可稱其只具有1%的位次優勢。如此，我們既可以用“位次優勢”指標來描述某考生在所有錄取考生中的相對位置，也可用“位次優勢”倒求出某個考生的絕對位置。

絕對位置 ﹦ 位次優勢×錄取人數

如：若錄取人數100人，25%的位次優勢表示倒數第25名的位置；若錄取人數200人，25%的位次優勢表示倒數第50名的位置。

3、“位次優勢線差”—— 是以院校（或專業）往年錄取考生在錄取分數區間內的實際分佈為基本依據，按照期望的位次優勢尋找相應的位次，並以該位次考生對應的分數計算的“線差”。

設：一本控制線為520分，某一本院校錄取人數100人，我們分析時所期望的位次優勢為25%（期望位次優勢一般採用25%即可，但也可以根據不同情況予以調整）。則：相應的位次為倒數第25名。

又設：倒數第25名的分數為620分。則：位次優勢25%的“位次優勢線差”為高出一本線100分。

二、什麼叫“位次優勢線差法”

“位次優勢線差法”是以各年度“位次優勢線差”的加權平均值作為今年的“參考報考線差”，結合“平均報考熱度”、“富餘分”、“年度錄取概率”等指標，對院校（或專業）錄取數據進行綜合分析，並對院校（專業）今年可能的錄取情況進行科學判斷的定量分析方法。

由於“位次優勢線差法”是以往年錄取考生在錄取分數區間內的實際分佈為基本依據，所以其分析結果可以做到精確無偏差。又由於其結合了其他指標進行綜合判斷，所以其分析結果能夠做到全面可靠。

三、輔助分析指標介紹

1、平均報考熱度（即：平均一志願上線率）

一志願上線率﹦ 100% × 一志願上線人數/錄取人數

平均......

加權平均分是什麼意思？

加權平均成績就是指每門成績乘以它的權值比例後算出的平均成績。

一般，不同的科目，所佔的學分是不一樣的，高等數學一冊有四個學分，電路理論卻有六個學分。一個科目佔得的學分就是該科目的權值。所以加權成績就是科目成績乘以科目所佔的學分值，加權平均分就是所有科目的加權成績的和再除以總的學分。

加權平均成績的計算比較類似GPA的算法。

假設高數成績是82，電路成績為98，那麼你的加權平均成績為，(82*4+98*6)/(4+6)=91.6，而不是簡單的平均數：(82+98)/2=90；這可以體現出課程的重要性對總成績的影響大小。