加权和数英文解释翻译、加权和数的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 weight sum; weighted sum

【计】 weighting
【经】 weighting

and; draw; gentle; kind; mild; harmonious; mix with; sum; summation
together with
【计】 ampersand
【医】 c.; cum

a few; count; enumerate; fate; frequently; list; number; numeral; numeric
reckon; repeatedly; serveral
【计】 crossing number; N
【医】 number
【经】 number

加权和数（Weighted Sum）是数学和统计学中的基础概念，指在计算总和时为不同数据赋予特定权重（即重要性系数）的运算方法。其核心公式为：

$$ text{加权和} = sum_{i=1}^{n} (w_i times x_i) $$

其中：

权重的作用
权重 $w_i$ 反映数据的重要性差异。例如在教育评估中，期末考试成绩的权重可能高于平时测验（如期末占 70%，平时占 30%），通过加权和计算最终成绩。
归一化要求
在标准应用中，所有权重之和需为 1（即 $sum w_i = 1$），确保计算结果具有可比性。若权重未归一化，结果可能失去实际意义。
跨领域应用
- 金融分析：计算投资组合收益时，按资产占比赋予不同权重
- 工程计算：结构设计中对不同荷载施加权重系数
- 机器学习：神经网络中神经元输入的加权和激活计算

类型	计算公式	数据关系
算术和	$sum x_i$	所有数据平等对待
加权和	$sum (w_i times x_i)$	数据按重要性差异化处理

示例：学生成绩计算
若期中考试 80 分（权重 0.4），期末考试 90 分（权重 0.6），则：

加权和 = (80 × 0.4) + (90 × 0.6) = 32 + 54 = 86 分

该概念在汉英词典中常译为 "weighted sum"，强调通过权重调节实现数据的差异化整合，是处理非均匀重要性数据的核心工具。

“加权和数”这一表述在数学或统计学中并不属于标准术语，可能是“加权和”与“数”的组合误用。以下分两种情况解释：

加权和（Weighted Sum）
这是最常见的相关概念，指对一组数值赋予不同权重后的总和。公式为：
$$ S = sum_{i=1}^{n} w_i x_i $$
其中：
- $w_i$ 是第 $i$ 项的权重（非负数，通常总和为1）
- $x_i$ 是第 $i$ 项的原始数值
  应用场景：如学生成绩计算（平时成绩、考试按比例加权）、金融指数（不同股票权重不同）等。
可能的误用场景
- 若指“加权后的数值”，即每个数值乘以其权重后的结果（如 $w_1x_1, w_2x_2$ 等）。
- 若指“加权求过程”，强调权重对最终结果的影响差异。

示例：假设考试成绩占70%（权重0.7），平时成绩占30%（权重0.3），若某学生得分分别为90和80，则加权和为：
$$0.7 times 90 + 0.3 times 80 = 87$$

如需进一步说明特定领域（如机器学习、经济学）中的具体应用，可补充具体上下文。