weighting method是什么意思，weighting method的意思翻译、用法、同义词、例句

常用词典

[数] 加权法

例句

Secondly we put forward a new weighting method which has practicability;

二是提出了一种新的组合预测赋权方法。

The authors design a new weighting method for measuring fibre seperation.

作者设计了一种测量纤维分离度的新方法-重量法。

The solution algorithm based on linear weighting method is proposed in this paper.

设计了基于线性加权法的模型求解算法。

Rao and Zhao (1992) developed the random weighting method for M-estimates in regression models.

提出了一种用随机加权的方法去逼近线性回归模型中M-估计的渐近分布。

To solve the problem, we propose an improved weighting method, namely relative weighting method.

针对该缺点，本文提出了一种改进型加权方法，即。

专业解析

"weighting method"（加权方法）是一种在数据分析、统计、决策制定和指数构建等领域广泛使用的技术。其核心思想是为数据集中的不同元素（如观测值、变量、类别或决策标准）分配不同的权重（重要性系数），以反映它们在整体分析或最终结果中的相对重要性或影响力。这些权重通常是数值，用于调整元素在计算中的贡献度。

主要含义与应用：

反映相对重要性：
- 这是加权方法最根本的目的。在现实中，并非所有数据点或因素都具有同等价值。例如：
  - 在计算班级平均分时，期末考试可能比小测验更重要，因此期末考试的成绩会被赋予更高的权重。
  - 在消费者价格指数（CPI）中，住房支出通常比娱乐支出占家庭预算的比例更大，因此住房类别的价格变化会被赋予更高的权重。
- 加权方法通过给更重要的元素分配更大的权重，给次要的元素分配较小的权重（甚至零权重），使最终结果更能反映实际情况或特定目标。
处理数据偏差或不代表性：
- 在抽样调查中，样本的构成可能与目标总体的构成存在偏差（例如，样本中某个年龄段或收入群体比例过高或过低）。逆概率加权法（Inverse Probability Weighting, IPW）就是一种常用的技术，通过给代表性不足的群体样本赋予更高的权重，给过度代表的群体样本赋予较低的权重，从而在分析中调整这种偏差，使样本估计量更接近总体参数。这在因果推断和流行病学研究中尤为重要。
组合多源信息或多指标：
- 在构建综合指数（如发展指数、绩效评分、客户满意度指数）或多准则决策分析（MCDA）时，通常需要将多个不同的指标或标准合并成一个单一的值。加权方法用于确定每个指标在最终综合得分中的相对贡献。例如，在员工绩效评估中，“工作成果”可能比“考勤”权重更高。
调整数据分布：
- 某些加权方法（如频率加权）可以用于调整数据的分布，使其符合特定的理论分布或满足模型假设。

常见的加权方法类型：

概率加权 (Probability Weighting)：在抽样调查中，根据样本单元被抽中的概率来分配权重（通常是抽样概率的倒数）。
逆概率加权 (Inverse Probability Weighting - IPW)：主要用于处理观察性研究中的选择偏差或缺失数据问题，通过倾向得分的倒数来加权。
频率加权 (Frequency Weighting)：当数据以汇总形式（如频数表）呈现时，使用频数作为权重来计算均值等统计量。
分析权重 (Analytic Weights)：在回归分析等统计模型中，用于处理异方差性（方差不恒定），通常与方差的倒数有关。
重要性权重 (Importance Weights)：在多准则决策或指数构建中，基于专家判断、层次分析法（AHP）或其他方法确定各准则或指标的相对重要性权重。
事后分层加权 (Post-stratification Weighting)：根据已知的总体分布（如年龄、性别分布），对样本中各层（strata）的权重进行调整，使加权后的样本分布与总体一致。

加权方法是一种通过赋予不同元素不同数值权重来调整其在计算或决策中影响力的技术。它主要用于精确反映元素间的相对重要性、纠正数据偏差（如抽样偏差）、有效整合多源信息以及构建更具代表性的综合指标。选择和应用合适的加权方法是确保分析结果准确、可靠和无偏的关键步骤。

来源参考：

美国国家教育统计中心 (NCES) 关于调查权重的解释：https://nces.ed.gov/statprog/2002/glossary.asp#weight （解释权重在调查统计中的基本概念）
美国人口普查局关于加权方法的介绍：https://www.census.gov/topics/research/guidance/weighting.html （政府统计中加权应用的权威说明）
世界银行关于贫困测量中加权的文档：https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/ （搜索其关于贫困统计的报告，通常会涉及复杂抽样设计和加权）

网络扩展资料

"weighting method"（加权方法）指在数据分析、统计或决策过程中，为不同变量或元素分配特定权重的技术。其核心是通过调整权重反映各要素的重要性差异，常见于以下场景：

统计学与数据分析
- 在计算综合指标时，如加权平均数（$bar{x}w = frac{sum w_i x_i}{sum w_i}$），权重$w_i$体现数据点的贡献度。
- 调查研究中，可能对样本进行加权以修正抽样偏差。
机器学习与建模
- 特征工程中，通过信息增益、卡方检验等方法为特征赋权，提升模型效果。
- 损失函数中引入权重，处理类别不平衡问题。
决策分析与评价体系
- 多标准决策时，专家打分法（如AHP层次分析法）为不同评价维度分配权重。
- 财务分析中，加权平均资本成本（WACC）反映不同融资渠道的成本比例。
工程与信号处理
- 滤波器设计中，通过加权函数控制频响特性。
- 传感器数据融合时，按精度分配权重。

典型方法分类：

主观赋权法：依赖专家经验（如德尔菲法）
客观赋权法：基于数据分布（如熵权法、主成分分析）
混合赋权法：结合主客观方法

若需特定领域（如计量经济学或机器学习）的深入解释，建议补充背景信息以便提供更精准的说明。

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