加权的英文解释翻译、加权的的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 weighted

【计】 weighting
【经】 weighting

在汉英词典中，“加权”主要对应英文动词weight 及其衍生形容词weighted。其核心含义是在计算或评估时，对不同部分赋予不同的重要性或影响力（权重），而非简单平均处理。以下是详细解释：

作为动词 (To Weight)
指在计算平均值、指数或进行决策时，根据重要性、频率或其他标准，为不同数据点或因素分配不同的权重系数。

例：在计算学生总成绩时，期末考试的成绩通常被赋予更高的权重（weighted more heavily）。
作为形容词 (Weighted)
描述一个数值、平均值或系统已通过赋予不同权重进行了调整。

例：加权平均分（weighted average）比算术平均分更能反映课程重要性差异。

统计学与数学
- 加权平均值 (Weighted Average)：
  公式：
  
  $$ bar{x}w = frac{sum{i=1}^{n} w_i xi}{sum{i=1}^{n} w_i}
  
  $$
  
  其中 ( w_i ) 为权重，( x_i ) 为数据值。
  
  应用：GDP计算中不同产业占比权重不同。
金融与经济
- 加权指数 (Weighted Index)：
  如股票指数（如标普500）根据成分股市值加权，大公司股价变动对指数影响更大。
- 加权资本成本 (Weighted Average Cost of Capital, WACC)：
  企业融资成本按债务和股权比例加权计算。
教育与评估
- 课程成绩按学分加权（如4学分课程比2学分课程对GPA影响更大）。
- 问卷调查中对不同问题赋予不同权重以反映重要性差异。
工程与科学
- 传感器数据融合时，为高精度设备分配更高权重。
- 机器学习中加权损失函数（weighted loss function）处理样本不平衡问题。

实际应用中需明确权重分配规则（如依据数据可靠性、经济规模或政策目标），避免主观偏差影响结果公正性。

“加权”是数据分析和数学中的核心概念，指通过为不同要素分配特定权重（即系数），以反映其重要性或影响力差异的过程。以下是详细解释：

核心含义
加权即“乘以权重”，权重代表不同要素在整体中的相对重要性或精度。例如，在计算平均值时，高权重的数据对结果影响更大。
数学表达
加权平均数的公式为：
$$ text{加权平均数} = frac{sum (数值 times 权重)}{sum 权重} $$
其中权重与精度相关，精度越高（误差越小），权重越大。

会计与金融
- 计算加权平均成本或股价时，不同批次采购量或股票数量作为权重。
- 例：采购两批材料，第一批100件单价10元，第二批200件单价8元，加权平均成本为：
  $$ frac{100 times 10 + 200 times 8}{100+200} = 8.67 text{元} $$
数据分析与机器学习
- 在模型训练中，特征变量通过加权反映其对预测结果的影响程度。
工程测量
- 测量精度不同时，高精度数据赋予更大权重。例如水准测量中，路线长度越短，观测高差的权重越高。

通过加权处理，可以避免简单平均的偏差，更精准地反映复杂场景下的真实情况。如需进一步了解具体领域（如会计中的加权计算步骤），可参考来源网页。