【計】 weighting characteristic
【計】 weighting
【經】 weighting
especially; special; spy; unusual; very
【化】 tex
在漢英詞典及專業術語框架下，"加權特性"（Weighted Characteristics）指在計算或分析過程中，為不同數據點、元素或指标賦予特定權重（weight），以反映其相對重要性或影響力的屬性。該概念廣泛應用于統計學、工程學、經濟學及機器學習等領域。以下是其核心含義解析：
在計算綜合指标時，加權特性用于處理不同數據源的可靠性差異。例如，經濟指數中不同行業數據的權重可能根據其GDP占比調整。
特征加權（Feature Weighting）通過調整輸入特征的權重，提升模型對關鍵變量的敏感性，如邏輯回歸中的系數加權。
在濾波器設計中，加權特性用于抑制噪聲分量，如窗函數（Window Function）中對信號邊緣賦予較低權重以減少頻譜洩漏。
加權特性的典型數學表示為：
$$
text{加權和} = sum_{i=1}^{n} w_i cdot x_i
$$
其中：
此公式廣泛應用于加權平均、期望值計算等場景。
根據《牛津工程學詞典》（Oxford Dictionary of Engineering），加權特性是"通過分配權重以修正或優化系統輸出的方法，确保關鍵參數主導最終結果"。
來源說明：定義綜合參考專業學術詞典及工程文獻，包括牛津大學出版社、IEEE信號處理指南等權威出版物。
“加權特性”是指通過對不同數據賦予特定權重後，所體現出的計算特性或結果變化規律。以下是其核心解釋及特點：
權重差異化影響
在加權計算中，不同數據的權重直接決定其對最終結果的影響力。例如，若數學成績權重為60%，語文為40%，則數學成績的變化對總分影響更大。這種特性使得關鍵數據能被突出，次要數據的影響相對弱化。
動态調整能力
權重的分配可根據實際需求靈活調整。例如在金融領域，投資組合中不同資産的權重可隨市場波動重新分配，以優化收益或降低風險。這種動态性使加權方法適用于複雜多變的場景。
應用場景廣泛性
加權特性常見于以下領域：
數學表達形式
加權後的結果通常通過以下公式體現：
$$
text{加權結果} = sum_{i=1}^n (w_i cdot x_i)
$$
其中，$w_i$為權重（需滿足$sum w_i=1$），$x_i$為原始數據。例如計算加權平均分時，每科分數需乘以其對應權重後再相加。
注意點
權重的合理性直接影響結果有效性。若權重分配脫離實際（如主觀隨意設定），可能導緻結論失真。建議結合數據重要性或專家經驗科學賦權。
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