Weighted-Averaging

定义 Definition

weighted-averaging 指“加权平均（法）”：在计算平均值时，不同数据点被赋予不同的权重，权重越大，对结果的影响越大。常用于统计、金融（如成本）、机器学习（集成模型）、信号处理等领域。（该词也常写作 weighted averaging。）

发音 Pronunciation (IPA)

/ˌweɪtɪd ˈævərɪdʒɪŋ/

例句 Examples

We used weighted-averaging to combine the survey results from different regions.
我们用加权平均法把不同地区的调查结果合并起来。

In portfolio analysis, weighted-averaging helps estimate expected returns by giving larger positions more influence on the final number.
在投资组合分析中，加权平均能通过让持仓更大的资产占更高比重，来估算预期收益，使最终结果更贴近实际影响。

词源 Etymology

由 weighted（“有权重的、加权的”，来自 weight “重量/权重”）+ averaging（“求平均”，来自 average “平均数/平均”）组合而成。字面意思就是“用权重来做平均”。

相关词 Related Words

• Weighted Average
• Weight
• Average
• Mean
• Median
• Proportion
• Aggregation
• Normalization
• Ensemble

文学与经典作品中的用例 Notable Works

• The Elements of Statistical Learning（Hastie, Tibshirani, Friedman）——在模型组合、平滑与估计思路中经常出现“加权平均/加权”的表述与方法。
• Pattern Recognition and Machine Learning（Christopher M. Bishop）——讨论概率模型、期望与混合模型时常涉及加权求和/加权平均思想。
• An Introduction to Statistical Learning（James, Witten, Hastie, Tibshirani）——在基础统计学习方法与模型评估的讲解中多次使用加权平均相关概念。