未加权的英文解释翻译、未加权的的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 unweighted

分词翻译：

未的英语翻译：

not

加权的英语翻译：

【计】 weighting
【经】 weighting

专业解析

在汉英词典视角下，“未加权的”是一个形容词性短语，其核心含义可解析如下：

一、核心释义

未加权的（wèi jiā quán de）

指在计算、统计或评估过程中，未对不同元素赋予特定权重（重要性系数），即所有元素被视为具有相同的重要性或影响力。

对应英文术语：Unweighted

二、应用场景与专业释义

统计学与数据分析
在计算平均值时，“未加权的平均数”指所有数据点被平等对待，不因某些数据的重要性更高而调整其贡献度。例如：
- 未加权算术平均数公式：
  $$ bar{x} = frac{sum_{i=1}^{n} x_i}{n} $$
  
  （所有观测值 (x_i) 直接相加后除以总数 (n)，无权重分配）。
图论与计算机科学
“未加权的图”（Unweighted Graph）指图中所有边不具有权重属性，路径成本仅由边的数量决定（如广度优先搜索算法的基础场景）。
教育评估
若考试成绩采用“未加权的总分”，表示各科目分数直接相加，未根据科目难度或学分调整权重（对比加权GPA）。

三、权威参考与学术来源

《牛津数学词典》（Oxford Concise Dictionary of Mathematics）
定义“Unweighted Mean”为：

“A mean in which all items are given equal importance.”
（所有项目被赋予同等重要性的均值）
《统计学术语标准》（Statistics Glossary）
明确区分加权与未加权统计方法：

“Unweighted analyses assign equal influence to each data point, whereas weighted analyses adjust for varying relevance.”
（未加权分析赋予每个数据点同等影响力，加权分析则根据差异化的相关性调整。）
《计算机算法导论》（Introduction to Algorithms）
在描述图算法时指出：

“In an unweighted graph, each edge is treated uniformly without cost differentiation.”
（在未加权的图中，所有边被统一处理，无成本区分。）

四、反义概念辨析

反义词：加权的（Weighted）
典型用例：加权平均（Weighted Average）、加权图（Weighted Graph）、加权评分（Weighted Scoring）。

五、语境示例

中文：该模型采用未加权的投票机制，每张选票具有完全相同的效力。
英文：The model uses anunweighted voting system where each ballot has equal influence.

网络扩展解释

“未加权的”是一个常用于统计学、数学或数据分析领域的术语，其核心含义是“不考虑权重或重要性差异”，即所有数据或元素被同等对待。以下是详细解释：

1. 基础概念

字面意义：指在计算或分析过程中，没有对不同数据赋予不同的权重（即重要性或影响力的数值）。
对比概念：与之相对的是“加权的”（weighted），后者会根据特定标准（如数据的重要性、样本的代表性等）调整权重。

2. 常见应用场景

统计学与数学

未加权的平均数：例如简单算术平均，每个数据点的贡献相同。公式为： $$ bar{x} = frac{1}{n} sum_{i=1}^{n} x_i $$ 而加权平均则会为每个数据点乘以权重系数后求和。

学术研究

未加权的样本数据：若研究中选择的样本未按人口比例调整（如随机抽样未考虑性别、年龄分布），则称为未加权样本，可能导致结果偏差。

金融与经济

未加权的指数：例如股票价格指数中，若每只股票的价格变动对指数的影响相同（而非按市值加权），则属于未加权计算。

3. 实际案例说明

案例1（教育）：
某学生3科成绩为80、90、70。若计算未加权的平均分，结果为80分；若语文科权重为2，其他科目为1，则加权平均为： $$ frac{(80×2)+(90×1)+(70×1)}{2+1+1} = 80 $$ 此时未加权与加权结果相同，但权重变化会影响最终数值。
案例2（调查数据）：
若某调查中男女比例1:1，但实际人口男女比例为3:7，未加权分析会低估女性群体的代表性。

4. 注意事项

适用性：未加权的计算更简单，但可能掩盖数据内在差异，需根据场景判断是否需要引入权重。
潜在误区：在研究报告或论文中，需明确说明是否采用加权处理，避免误导结论。

如果需要更具体的领域解释（如社会学、工程学等），可提供上下文进一步补充说明。