
【计】 weighted concept
【计】 weighting
【经】 weighting
concept; conception; idea; notion
【医】 concept; conception
【经】 concepts; notion
在汉英词典框架下,"加权"对应的英文术语为"weighted"(形容词)或"weighting"(动名词形式)。这个概念的核心内涵是通过赋予不同要素差异化的比重系数,以体现各要素在整体评估中的相对重要性差异。
从数学角度解释,加权运算可表述为: $$ y = frac{sum_{i=1}^n w_i xi}{sum{i=1}^n w_i} $$ 其中$w_i$表示权重系数,$x_i$为原始数据值。这种计算方式有效解决了均质化处理不同重要性数据的缺陷(来源:《统计学基础理论》,高等教育出版社)。
在实践应用层面,加权概念主要呈现三个维度的价值:
需要特别说明的是,加权系数的确定需遵循学科规范。例如在证券投资领域,证监会要求基金公司披露加权计算方法的理论依据和实证数据(来源:《证券投资基金运作管理办法》2023修订版)。这种规范化操作确保了加权概念应用的透明度和科学性。
关于“加权”这一概念的详细解释如下:
基本定义 加权是指在计算过程中对不同要素赋予不同的重要性系数(权重),以体现各要素对最终结果的贡献差异。其核心是强调不同数据或因素在整体中的影响力不等。
数学表达式 最常见的加权平均公式为: $$ text{加权平均值} = frac{sum_{i=1}^n (w_i cdot xi)}{sum{i=1}^n w_i} $$ 其中$x_i$为原始数据,$w_i$为对应权重。例如学生成绩计算时,期末考60%与平时分40%的权重分配即为典型应用。
应用场景
特殊类型 • 几何加权:用于指数计算时的时间序列权重衰减 • 熵权法:通过数据离散程度自动计算客观权重 • 移动加权:动态调整权重的时间敏感性计算
注意事项 权重的设定需满足:非负性、归一化(总和为1)、与目标相关性三大原则。不当的权重分配会导致结果失真,例如过度强调某个指标可能掩盖整体趋势。
理解加权的关键在于认识到不同要素在系统中的差异性价值,这种差异化的处理方式使得计算结果更贴近实际情况。实际应用中需根据具体场景科学设定权重体系。
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