JoVE Core
Statistics
Chapter 3: Measure of Central Tendency
3.6:
加重平均
サンプル データ セットの算術平均、幾何学的平均、または調和平均を取ると、すべてのデータ ポイントに同じ重要度が割り当てられます。ただし、一部のデータ セットでは、すべての値が必ずしも等しく重要であるとは限りません。本質的なバイアスにより、特定の値に他の値よりも重みを付けることがより重要になる可能性があります。
たとえば、トーナメントの試合で得点されたゴール数を考えてみましょう。トーナメントでの平均得点数を計算する際には、ノックアウトステージでプレイされたゲームを考慮することがより重要かもしれません。ノックアウトステージのゴールは、他のゴールよりも重要視されるかもしれません。このアイデアに数値の見積もりが割り当てられると、トーナメントの平均ゴール数が計算されます。このような平均は加重平均と呼ばれます。これらは、データセットのさまざまな要素に固有の値を割り当てるのに役立ちます。
場合によっては、各要素の発生確率が重みの役割を果たすことがあります。たとえば、偏ったサイコロがランダムに数回投げられると、一部の番号の付いた面が他の面よりも頻繁に現れる可能性があります。数値の加重平均は、このバイアスを説明しています。
たとえば、一部の値が他の値よりも重要である、つまり、その値がより重要になるデータ セットについて考えてみます。
このようなデータの平均を計算するには、各値にその重みを掛けます。結果の積を加算し、重みの合計で除算します。これは加重平均と呼ばれます。
たとえば、生徒が年に数回のテストを受け、それぞれに異なる重み付けをするとします。すべてのテストの加重平均を求めるには、個々のテストのスコアに対応する重みを掛けて、これらの積を加算します。次に、この最終値をすべての重みの合計で割ります。
ご覧のとおり、生徒はより高い重みのテストで良い成績を収めることで、平均スコアが向上します。つまり、重みが高いデータ値ほど、加重平均に大きく寄与します。
すべてのデータ値の重みが同じ場合、加重平均は算術平均と等しくなります。
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