未加權的英文解釋翻譯、未加權的的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 unweighted

分詞翻譯：

未的英語翻譯：

not

加權的英語翻譯：

【計】 weighting
【經】 weighting

專業解析

在漢英詞典視角下，“未加權的”是一個形容詞性短語，其核心含義可解析如下：

一、核心釋義

未加權的（wèi jiā quán de）

指在計算、統計或評估過程中，未對不同元素賦予特定權重（重要性系數），即所有元素被視為具有相同的重要性或影響力。

對應英文術語：Unweighted

二、應用場景與專業釋義

統計學與數據分析
在計算平均值時，“未加權的平均數”指所有數據點被平等對待，不因某些數據的重要性更高而調整其貢獻度。例如：
- 未加權算術平均數公式：
  $$ bar{x} = frac{sum_{i=1}^{n} x_i}{n} $$
  
  （所有觀測值 (x_i) 直接相加後除以總數 (n)，無權重分配）。
圖論與計算機科學
“未加權的圖”（Unweighted Graph）指圖中所有邊不具有權重屬性，路徑成本僅由邊的數量決定（如廣度優先搜索算法的基礎場景）。
教育評估
若考試成績采用“未加權的總分”，表示各科目分數直接相加，未根據科目難度或學分調整權重（對比加權GPA）。

三、權威參考與學術來源

《牛津數學詞典》（Oxford Concise Dictionary of Mathematics）
定義“Unweighted Mean”為：

“A mean in which all items are given equal importance.”
（所有項目被賦予同等重要性的均值）
《統計學術語标準》（Statistics Glossary）
明确區分加權與未加權統計方法：

“Unweighted analyses assign equal influence to each data point, whereas weighted analyses adjust for varying relevance.”
（未加權分析賦予每個數據點同等影響力，加權分析則根據差異化的相關性調整。）
《計算機算法導論》（Introduction to Algorithms）
在描述圖算法時指出：

“In an unweighted graph, each edge is treated uniformly without cost differentiation.”
（在未加權的圖中，所有邊被統一處理，無成本區分。）

四、反義概念辨析

反義詞：加權的（Weighted）
典型用例：加權平均（Weighted Average）、加權圖（Weighted Graph）、加權評分（Weighted Scoring）。

五、語境示例

中文：該模型采用未加權的投票機制，每張選票具有完全相同的效力。
英文：The model uses anunweighted voting system where each ballot has equal influence.

網絡擴展解釋

“未加權的”是一個常用于統計學、數學或數據分析領域的術語，其核心含義是“不考慮權重或重要性差異”，即所有數據或元素被同等對待。以下是詳細解釋：

1. 基礎概念

字面意義：指在計算或分析過程中，沒有對不同數據賦予不同的權重（即重要性或影響力的數值）。
對比概念：與之相對的是“加權的”（weighted），後者會根據特定标準（如數據的重要性、樣本的代表性等）調整權重。

2. 常見應用場景

統計學與數學

未加權的平均數：例如簡單算術平均，每個數據點的貢獻相同。公式為： $$ bar{x} = frac{1}{n} sum_{i=1}^{n} x_i $$ 而加權平均則會為每個數據點乘以權重系數後求和。

學術研究

未加權的樣本數據：若研究中選擇的樣本未按人口比例調整（如隨機抽樣未考慮性别、年齡分布），則稱為未加權樣本，可能導緻結果偏差。

金融與經濟

未加權的指數：例如股票價格指數中，若每隻股票的價格變動對指數的影響相同（而非按市值加權），則屬于未加權計算。

3. 實際案例說明

案例1（教育）：
某學生3科成績為80、90、70。若計算未加權的平均分，結果為80分；若語文科權重為2，其他科目為1，則加權平均為： $$ frac{(80×2)+(90×1)+(70×1)}{2+1+1} = 80 $$ 此時未加權與加權結果相同，但權重變化會影響最終數值。
案例2（調查數據）：
若某調查中男女比例1:1，但實際人口男女比例為3:7，未加權分析會低估女性群體的代表性。

4. 注意事項

適用性：未加權的計算更簡單，但可能掩蓋數據内在差異，需根據場景判斷是否需要引入權重。
潛在誤區：在研究報告或論文中，需明确說明是否采用加權處理，避免誤導結論。

如果需要更具體的領域解釋（如社會學、工程學等），可提供上下文進一步補充說明。