Разное

Расчет весовых коэффициентов: Расчет весовых коэффициентов в сравнительном подходе

19.02.1980

Содержание

Расчет весовых коэффициентов в сравнительном подходе


 Согласно требованиям ФСО, контролирующих органов необходимо производить обоснование всех расчетов и результатов в отчете по оценке. В настоящее время практически отсутствуют методики обоснования весовых коэффициентов в сравнительном подходе. Есть общие формулировки, что необходимо присваивать вес каждому аналогу в зависимости от произведенных корректировок, но при этом отсутствует конкретная информация как это сделать. В данной статье автор предлагает вариант распределения весовых коэффициентов, достаточно простым обоснованным способом. Описываемый в статье вариант определения весовых коэффициентов предлагается для метода прямого поэлементного сравнения аналогов с объектом оценки.

Обычно в сравнительном подходе составляется сравнительная таблица аналогов, где проставляют корректировки по различным параметрам рассчитанные тем или иным способом (уже на основании рыночных данных). В результате по каждому аналогу образуется сумма корректировок, которая может быть больше, меньше или равна нулю. На этом этапе Оценщику необходимо распределить веса по каждому аналогу в зависимости от внесенных корректировок по ним и обосновать их согласно ФСО.

Зачастую Оценщики прибегают к экспертному распределению весов с приведением, каких либо оснований.

Данную процедуру можно упростить, применив математический способ расчета весовых коэффициентов. Для этого необходимо рассчитать параметр, обратный удельному весу суммы корректировок по каждому аналогу в общей сумме корректировок аналогов (чем больше удельный вес, тем меньше весовой коэффициент и наоборот). Производить расчет предлагается по следующей формуле:

 

Очевидно, что  не линейная, иначе распределение весов было бы гораздо проще по прямой пропорции.

Рассмотрим пример расчета с использованием формулы (2),

 

аналог 1

аналог 2

аналог 3

сумма

сумма корректировок

1

0

0

1

вес

20%

40%

40%

100%

Распределение весов показывает, что при двух стопроцентно идентичных аналогов оцениваемому объекту, первому аналогу с минимальной корректировкой присвоен вес в 20% и разница с другими аналогами составляет также 20%.

 

аналог 1

аналог 2

аналог 3

сумма

сумма корректировок

11

10

10

31

Вес

31%

34%

34%

100%

В другом случае, различие в корректировках в 1 единицу дает разницу в 3% в весах. Это говорит о том, что аналоги, имеющие большую величину сумм корректировок одинаково плохи, и разница в весах между ними соответственно невелика.

Графически зависимость веса от суммы корректировок (при нулевых корректировках для трех аналогов) выглядит так,

 

Из графика видно, что чем больше корректировка, тем меньше ее вес и при увеличении величин корректировок разница в весах снижается. Вид графика функции не меняется от величины корректировок.

Известно также, что величины корректировок могут быть как положительные, так и отрицательные, поэтому параметр S берется по модулю, так как значения корректировок, например -1 и +1 равнозначны. В случае, когда сумма корректировок (S) равна нулю, в формулу введен минимальный параметр 1, который дает определять вес при нулевых значениях сумм корректировок и избежать математической ошибки деления на ноль.

Таким образом, предлагаемая формула, по мнению автора, наиболее близко к истине объясняет распределение весов в зависимости от сумм корректировок по аналогам.

Приведенная формула была написана для сравнительного подхода при распределении весов по аналогам. Однако ее также можно применять и в других областях, где применяются аналогичные приемы расчетов.

 

Слепцов Сергей Валентинович

Член РОО

Простая математика для решения непростых задач / Хабр

При рассмотрении статьи, посвященной системе приоритезации обращений в техническую службу АО «Инфовотч», может возникнуть логичный вопрос: каким образом проводился расчет весовых коэффициентов? «Уложить» алгоритм расчета в комментарий к статье с учетом его объема будет, мягко говоря, трудновато. Поэтому, предвидя подобные вопросы, мы решили дополнить предыдущую статью поэтапным рассмотрением алгоритмов расчета данных весовых коэффициентов.

В первую очередь стоит отметить, что весь расчет основывается на инструментарии, используемом в методе анализа иерархий (МАИ). МАИ — математический инструмент принятия управленческих решений экспертным путем. Краткий смысл данного метода, в теории, заключается в представлении проблемы в виде иерархии. Вершиной данной иерархии является наша цель. Нижний уровень содержит альтернативы, промежуточный — критерии оценки данных альтернатив.

Рисунок 1. Расчетные данные по базовому показателю

Вид иерархии напрямую зависит от задачи, которую мы ставим перед собой при принятии решений. В нашем случае иерархии будут двухуровневые, так как здесь мы не решаем задачу выбора, а используем данный инструмент для расчета весов экспертным путем. В целях упрощения рассмотрения расчетного алгоритма, детально рассмотрим все расчеты на примере определения весов по базовому показателю. Аналогично производится расчет по плавающим показателям.

Рисунок 2. Расчетные данные по базовому показателю

В теории МАИ алгоритм расчета реализуется в пять этапов. Однако мы будем использовать только два этапа, направленные на построение матриц парных сравнений и расчет соответствующего вектора приоритетов, содержащего искомый вес.

Стоит отметить, что представление задачи в виде иерархии на практике является необязательным. Наша иерархия на первом уровне содержит «Базовый показатель», второй уровень иерархии содержит компоненты «Медиа-эскалация», «Высшее руководство», «Маркетинг», а также три программы поддержки.

Следующим этапом является определение приоритетов компонент, которые отражают вес той или иной компоненты в рассматриваемой группе. Также необходимо отметить, что приоритет находится в диапазоне от нуля до единицы. Сумма приоритетов всех компонентов, подчиненных базовому показателю, равна единице. Чтобы рассчитать данные приоритеты, проведем парные сравнения компонент по отношению к базовому показателю. На данном этапе рассчитывается обратно-симметричная матрица по свойству:

где индексы i и j – это номер строки и номер столбца, на пересечении которых стоит элемент.
При сравнении компоненты с самой собой выставляем единицу. Формализация задачи имеет вид:

Матрицы строятся следующим образом. В левом верхнем углу записывается элемент, по отношению к которому проводится сравнение по степени важности. Заглавия столбцов и строк содержат сравниваемые элементы. Для нашей задачи мы строили пять матриц, одну для базового показателя, и четыре по плавающим показателям и их классификационным признакам.

Теперь давайте посмотрим, что представляет матрица для расчета весов по базовому показателю в общем виде.

Таблица 1. Матрица 2 уровня иерархии

Если с диагональю все понятно (как мы уже говорили, при сравнении элемента с самим собой выставляется единица), то откуда брать оценки относительной важности для всех остальных клеток? Для данных целей разработана универсальная шкала относительной важности.

Таблица 2. Шкала относительной важности

Таким образом, эксперт, сравнивая элементы в строках с элементами в столбцах по степени важности с точки зрения базового показателя, постепенно заполнил данную матрицу с использованием свойства обратной симметрии.

Например, из матрицы можно видеть, что «Медиа эскалация» превосходит уровень поддержки «Basic» по отношению к базовому показателю очень сильно, о чем свидетельствует проставленная экспертом интенсивность относительной важности «9».

Стоит отметить, что если между экспертами возникают разногласия, определяется геометрическое среднее разных оценок в качестве общей оценки суждений:

Следующим этапом является синтез приоритетов, который позволяет объединить полученные результаты с целью определения искомых весов.

Для определения относительной ценности каждого элемента нашей матрицы необходимо найти геометрическое среднее и с этой целью перемножить n элементы каждой строки, и из полученного результата извлечь корни n-й степени.


_____________________________________________________________________
Для рассматриваемой матрицы получим (размерность ):

Для нормализации полученных чисел определяем нормирующий множитель r.

И каждое из чисел делим на r.

В результате получаем вектор приоритетов:


где индекс «2» означает, что вектор приоритетов относится ко второму уровню иерархии.
_____________________________________________________________________
Для рассматриваемого примера нормирующий коэффициент равен:

А вектор приоритетов:

Числа

являются компонентами вектора приоритетов компонент

Подобную процедуру проделываем для всех матриц парных сравнений и получаем результат по всем требуемым весам. В завершении стоит отметить, что данный расчетный алгоритм легко реализуется средствами MS Excel.

Актуальность корректной расстановки весовых коэффициентов в задачах классификации радиолокационных целей | Делов

Введение

В системах, основанных на принятии разного рода решений в многопризнаковом простран­стве, одним из основных элементов являет­ся функция правдоподобия, в общем случае представляющая собой функцию, которая за­висит от определенного параметра (признака) при фиксированном событии. Таким образом, функция правдоподобия показывает, насколь­ко правдоподобен выбранный параметр при заданном событии.

Для определенного класса распознавае­мого движущегося радиолокационного объек­та с рассматриваемым признаком х можно определить функцию правдоподобия, пред­ставляющую собой смешанную модель и со­стоящую из конечного числа некоторых рас­пределений, описываемую формулой

где g — количество смешиваемых компонент; ωj ≥ 0 — весовой коэффициент 

определяющий важность (вес) компоненты, входящей в рассматриваемую модель;

f(х, θj), j = 1,…,g — компонента функции плотности условного распределения, завися­щая от вектора θj.

Компоненты функции плотности услов­ного распределения базируются на знаниях данных образующих процессов. Например, для смешанной нормальной модели f(х, θj) — условная плотность, распределенная по нор­мальному закону [1].

Далее рассмотрим подробнее методы рас­чета самих весовых коэффициентов, но для на­чала опишем некоторые задачи, при которых используются веса ωj :

  • нормировка признаков, заключающа­яся в преобразовании полученных данных к новой форме представления, которая позволя­ет исключить влияние на итоговый результат анализа принятых единиц измерения;
  • задание степени важности признаков, т. е. наиболее важному признаку или классу приписывается б0льшее значение коэффици­ента;
  • отбор признаков (ω j = 1), позволяющий рассматривать только необходимые классы или признаки, что упрощает задачу классифи­кации, сокращая время работы некоторых ал­горитмов.

Рассмотрим некоторые методы расче­та весовых коэффициентов. Эти методы ис­пользуются для определения важности цели и разбивают исследуемые объекты по уров­ням предпочтения. Формирование этих уров­ней происходит от одной наиболее опасной цели [2].

Метод ранжирования

Данный метод позволяет упорядочить компо­ненты по степени возрастания или убывания их влияния в зависимости от особенностей рассматриваемого события. Результаты ранжирования n компонент m экспертами можно представить в виде табл. 1.

Оценку важности той или иной компо­ненты проводит группа специализированных экспертов, и каждый из них представляет свой вектор оценок по данной группе компонент, основываясь на знаниях в области слабо фор­мализованных задач. Компоненты расставля­ются с учетом их важности согласно принято­му порядку.

  1. Эксперт располагает компоненты по убыванию их важности слева направо.
  2. Каждой компоненте присваивается оценка от n до 1 (самой важной — n и далее по убыванию до 1).
  3. Для каждой компоненты высчитыва­ется сумма оценок, далее — доля от всех по­лученных сумм. В виде формулы это можно представить как

где rij — оценка, поставленная j-й компоненте i-м экспертом.

Таким образом, весовой коэффициент ω j определяется как отношение суммы мнений экспертов по j-й компоненте к сумме мнений экспертов по всем показателям [3].

Метод непосредственной оценки

В основе метода — оценка экспертами важ­ности частной компоненты по определенной шкале, например, от 0 до 10, поэтому метод непосредственной оценки иногда называют балльным методом или методом прямой рас­становки. При этом разрешается оценивать важность дробными величинами или припи­сывать одну и ту же величину из выбранной шкалы нескольким компонентам. Таблица оценок представлена так же, как и в предыду­щем методе (см. табл. 1).

 

Таблица 1

Результаты опроса экспертов по рассматриваемым компонентам

Эксперт

Рассматриваемые компоненты

x1

x2

xn

1

r11

r12

r1n

2

r21

r22

r2n

M

rm1

rm2

rmn

Алгоритм расчета весовых коэффициен­тов следующий:

  1. Каждый эксперт проставляет оцен­ки по всем компонентам в рамках заданной шкалы.
  2. Происходит пересчет оценок по фор­муле 
  3. Далее, как и при методе ранжирова­ния, полученные оценки для каждой компо­ненты суммируются и нормируются.

Разработка алгоритма перерасчета весовых коэффициентов

Результаты классификации с весами, полу­ченными по изложенным выше методам, мо­гут отличаться от ожидаемых, поэтому воз­никает необходимость коррекции весов. Этот этап отладки может занимать очень длитель­ное время. Увеличение количества классов или компонент функции правдоподобия так­же затрудняет правильную расстановку весовых коэффициентов.

Рассмотрим метод расчета, позволяющий решить эти проблемы.

Так как объект находится в движении, измеряемые значения признаков будут менять­ся, поэтому при определении опасности по каждой цели целесообразно использовать накопительную функцию, которая будет состо­ять из g компонент на фиксируемых участках измерения определенного признака, назовем их эталонами.

В общем случае все весовые коэффици­енты можно представить с помощью табл. 2.

 

Таблица 2

Таблица весовых коэффициентов для каждого класса

Эталон

Рассматриваемые классы

Класс 1

Класс 2

Класс n

x1

w11

w12

w1n

x2

w21

w22

w2n

xm

wm1

wm2

wmn

В качестве оценок эксперта при коррек­ции весовых коэффициентов будет выступать ожидаемая вероятность (табл. 3) соотнесения измеренного признака с его эталоном.

 

Таблица 3

Таблица вероятностей на определенных участках измерения

Эталон

Рассматриваемые классы

Класс 1

Класс 2

Класс n

x1

p11

P12

P1n

x2

P21

P22

P2n

xm

P1m

Pm2

Pmn

Для уточнения весовых коэффициентов (рисунок) был выбран алгоритм коррекции ошибок, использующийся в теории нейрон­ных сетей. Его принцип состоит в следующем:

  1. Текущее значение сравнивается с же­лаемым выходом.
  2. Если разница между ними превосхо­дит заданную величину ошибки определения опасности, идет перерасчет весов.

 

Рисунок. Процесс перерасчета весовых коэффициентов

 

Далее п. 1, 2 повторяются.

Ошибку определения опасности можно найти по формуле

Здесь  — ожидаемая вероятность соотнесе­ния измеренного признака с его эталоном;

— текущее значение вероятности, определяемое по формуле

где P( Aj) — априорная вероятность;

M — число эталонов;

N — количество классов.

Обозначим текущее значение веса как ωij (n), соответствующее i-му классу и j-му эталону, на n-м шаге обучения. В соответствии с дельта-правилом изменение Δωϋ (n), применяемое к данному весу ωj (n) на этом шаге дискретизации, задается выражением

где η — некоторая положительная константа, определяющая скорость обучения и использу­емая при переходе от одного шага процесса к другому, которую естественно именовать параметром скорости обучения.

Вычислив величину веса Δωij (n), можно определить его новое значение для следующе­го шага дискретизации [4]:

На основе этого алгоритма была реали­зована компьютерная программа расчета весо­вых коэффициентов (см. рисунок).

Данная программа позволяет рассчиты­вать весовые коэффициенты для любого ко­личества классов и эталонов, кроме того, она позволяет задавать ошибку перерасчета Ei и параметр скорости обучения η.

Данные были получены не случайным образом, а в результате опроса специалистов и имеют определенный уровень достоверно­сти, поэтому в качестве ошибки можно взять эту достоверность, а также точность, с которой проходит перерасчет весовых коэффициен­тов. Программа расчета весовых коэффициен­тов для систем поддержки принятия решений включает:

  • предварительную нормированную оценку опасности выбранной цели экспертом;
  • предварительную инициализацию ве­сов;
  • перерасчет весов в соответствии с уров­нем предпочтения цели.

Заключение

По результатам анализа методов можно за­ключить, что самым простым является метод ранжирования. Для его использования доста­точно знать лишь приоритеты рассматриваемых компонент, однако с его помощью не уда­ется рассматривать степень различия между этими признаками.

Метод непосредственной оценки позво­ляет это сделать, благодаря чему можно сорти­ровать/ранжировать компоненты по важности. В некотором роде метод ранжирования можно рассматривать как частный случай метода непосредственной оценки. Для этого метода эксперты выставляют оценки с учетом вероят­ности существования данной компоненты при рассматриваемом событии. Следовательно, возможен вариант нулевого весового коэффи­циента, если рассматриваемая компонента при данном событии вообще не имеет значения.

В статье не был рассмотрен метод парно­го сравнения, в котором составляется квадрат­ная матрица компонент со значением 1, если компонента строки матрицы важнее компонен­ты столбца, и 0 в противном случае. Однако и при использовании этого метода не учитыва­ется разница в значимости компонент (как и при методе ранжирования).

Рассмотренные в работе методы основа­ны на теоретической расстановке коэффици­ентов экспертами, поэтому появилась необхо­димость разработать и реализовать алгоритм автоматического расчета весов. Основное до­стоинство программы с этим алгоритмом — быстрое получение весовых коэффициентов. Однако данный метод расчета требует качественного определения априорных вероятно­стей.

ВЕСОВЫЕ КОЭФФИЦИЕНТЫ В ОЦЕНКЕ КАЧЕСТВА ГОСТИНИЧНЫХ УСЛУГ ПО МЕТОДУ «ТАЙНЫЙ ГОСТЬ» / WEIGHT COEFFICIENTS OF INDICATORS IN HOTEL MYSTERY GUEST QUALITY EVALUATION METHOD

момента планирования до момента реализа-

ции, то есть, потребления услуги покупателем.

Учитывая, что момент потребления в эконо-

мике сферы услуг является одновременно и

моментом создания (оказания) услуги, уро-

вень оценки качества услуги потребителем

может зависеть от множества факторов – как

от характеристик услуги, так и от приоритетов

потребителя (гостя).

Следовательно, и критерии оценки при

моделировании ситуации потребления – при-

ёма, который лежит в основе методики «Тай-

ный гость», логично дифференцировать со-

гласно релевантности показателя конкретным

потребностям клиентам гостиничного пред-

приятия. Это особенно важно, с учётом того,

что методика «Тайный гость» остаётся пока

одной из наиболее эффективных в отрасли [4,

стр. 358].

Существует множество методик, исполь-

зование которых призвано повысить точность

оценки качества и её соответствие ожидае-

мым результатам. Довольно распространена

методика SERVQUAL, которая базируется на

измерении соотношения ожидаемого и вос-

принимаемого качества и выводится в индекс

SQI. Такой подход обеспечивает учёт ожида-

ний потребителя, однако упускает различия в

таких ожиданиях у разных сегментов гостей.

Очевидно, что отель, фокусирующий свою

экономическую деятельность на определён-

ном сегменте рынка должен не только срав-

нивать ожидания и степень соответствия та-

ковым, но и выделять в оценке наиболее зна-

чимые критерии, отражающие степень удо-

влетворённости целевых потребителей своих

услуг.

Ещё одна методика оценки качества с

учётом различной степени влияния критериев

на конечный результат была разработана в

конце восьмидесятых годов прошлого века.

Задачи исследования качества услуг на осно-

вании критериев различной степени значимо-

сти предпринимались уже в конце XX века.

Два профессора маркетинга Терджен Н. и Ке-

дотт Е.Р. сформулировали концепцию

«нейтральной зоны», которая учитывает че-

тыре различных группы элементов обслужи-

вания: критические, нейтральные, принося-

щие удовлетворение и приносящие разочаро-

вание [5, с. 39]. На основании этих исследова-

ний была сделана карта обслуживания, кото-

рая применялась для оценки качества услуг в

отелях. Однако недостаток такой системы за-

ключается в том, что она не проходит калиб-

ровку по различным сегментам потребителя,

а, следовательно, отражает только субъектив-

ную оценку значимости критериев на основа-

нии единожды установленной менеджментом

гостиничного предприятия.

Второй недостаток применения метода

Терджена-Кедотта заключается в невозмож-

ности полноценной проверки критических

элементов. Согласно карте обслуживания,

элемент может быть оценён как отсутствую-

щий, корректно выполненный или некоррект-

но выполненный. Критические элементы, по

сути, являющиеся основными свойствами гос-

тиничного продукта или услуги могут прове-

ряться методом «Тайный гость». Как правило,

для проверки элементов применяется мето-

дика моделирования ситуации, однако, для

критических элементов такой способ не все-

гда обеспечивает его объективную оценку.

Для примера, один из критических элементов

– обеспечение безопасности в отеле может

быть оценён либо как корректно, либо некор-

ректно выполненным. Отсутствие безопасно-

сти невозможно проверить без моделирова-

ния реальной угрозы, что невозможно в про-

цессе функционирования отеля и не пред-

ставляется реализуемым во время проверки.

Данные и методы

Для постановки эксперимента по ис-

пользованию дифференцированных критери-

ев оценки было принято решение использо-

вать принятый в квалиметрии метод припи-

сывания баллов для определения весовых ко-

эффициентов показателей качества. Для этого

был произведён анализ данных, полученных в

процессе оценки элементов качества услуг по

одной и той же шкале, но с тремя различными

РАСЧЕТ НЕГЭНТРОПИИ И ВЕСОВЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫХ ОЦЕНОК НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ | Андрюшкова

1. Андреев А. А. Российские открытые образовательные ресурсы и массовые открытые дистанционные курсы // Высшее образование в России. 2014. № 6. С. 150–155.

2. Андреев А. А. Оценка качества онлайн курсов // Территория науки. 2015. № 1. С. 20–26. https://elibrary.ru/item.asp?id=23937321

3. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982. 432 c.

4. Круглов В. И., Горленко О. А., Можаева Т. П. Становление и развитие систем качества образовательных учреждений // Высшее образование в России. 2015. № 12. С. 46–51. https://elibrary.ru/item.asp?id=24993073

5. Калдыбаев С. К., Бейшеналиев А. Б. Качество образовательного процесса в структуре качества образования // Успехи современного естествознания. 2015. № 7. С. 90–97. https://elibrary.ru/item.asp?id=24163403

6. Разработка оценки/критериев качества онлайн-курсов в сфере высшего образования и электронной системы рейтингирования // Материалы форума «Интернет + Образование» (г. Москва, 31 мая 2016 года). https://rutube.ru/video/b385d2cbd589ee1c29564c030e71fed4/

7. Андреев А. А. Качество онлайн-обучения // Электронное обучение в непрерывном образовании 2017: Труды IVМеждународной научно-практической конференции (г. Ульяновск, 12–14 апреля 2017 года). Ульяновск: УлГТУ, 2017. С. 340–344.

8. Open ECBCheck professional community based on certification for E-learning in Capacity Building ECBCheck. http://www.ecb-check.net/

9. Quality Matters TM. https://www.qualitymatters.org/

10. Asian Association of Open Universities. http://aaou.upou.edu.ph/

11. E-learning, California State University. https://rce.csuchico.edu/online

12. Penn State Quality Assurance e-Learning Design Standards. https://weblearning.psu.edu/resources/pennstate-online-resources/penn-state-quality-assurance-e-learning-design-standards/

13. Агентство по контролю качества образования и развития карьеры. http://www.akkork.ru/

14. Сообществоe-Learning PRO. http://elearningpro.ru/

15. Национальный исследовательский Томский государственный университет. Институт дистанционного образования. https://ido.tsu.ru/

16. Поволжский государственный технологический университет. https://www.volgatech.net/

17. Сообщество Платонова В. Н. в Facebook «Online course quality». https://www.facebook.com/groups/730339183723259/

18. Андрюшкова О. В., Григорьев С. Г. Поиск критериев эффективного управления blended learning // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2016. Т. 12. № 3-2. С. 43–49. http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/129

19. Андрюшкова О. В. Эмергентное обучение и негэнтропия образовательного процесса // Информатика и образование. 2018. № 6. С. 4–10.

20. Zadeh L. A. Fuzzy sets // Information and Control. 1965. Vol. 8. Is. 3. P. 338–353. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S001999586590241X

21. Рыжов П. А. Элементы теории нечетких множеств и измерения нечеткости. М.: Диалог-МГУ, 1998. 116 с. http://www.intsys.msu.ru/staff/ryzhov/FuzzySetsTheory&Applications.pdf

22. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: пер. с пол. И. Д. Рудинского. М.: Горячая линия-Телеком, 2008. 383 c.

23. Штовба С. Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику. http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book1/index.php

24. Андрюшкова О. В., Григорьев С. Г. Эмергентная или эмерджентная система обучения // Хроники объединенного фонда электронных ресурсов «Наука и образование». 2017. № 5. С. 8. http://ofernio.ru/portal/newspaper/ofernio/2017/5.pdf

25. Цветков В. Я. Эмерджентизм // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2017. № 2-1. С. 137–138. https://applied-research.ru/ru/article/view?id=11234

26. Кудж С. А., Цветков В. Я. Системный подход в диссертационных исследованиях // Перспективы науки и образования. 2014. № 3. С. 26–32. https://elibrary.ru/item.asp?id=21695860

27. Андрюшкова О. В., Григорьев С. Г. Эмергентная система обучения // Информатика и образование. 2017. № 7. С. 17–20.

28. Григорьев С. Г., Андрюшкова О. В. Критерии эффективного использования blended learning // Информатика и образование. 2016. № 8. С. 16–19.

29. Дворяткина С. Н., Розанова С. А. Инновационные педагогические средства автоматического контроля и оценивания математических знаний обучающихся с использованием нечеткой логики // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Информатизация образования. 2014. № 3. С. 74–80. http://journals.rudn.ru/informatization-education/article/view/6822/6275

30. Курзаева Л. В. Методы определения значений функций принадлежности нечеткого множества // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2016. № 12-6. С. 1047–1051.https://appliedresearch.ru/ru/article/view?id=10983

31. Курзаева Л. В., Овчинникова И. Г., Чичиланова С. А. К вопросу о совершенствовании методики оценки эффективности решения задач управления качеством образования на основе экспертной информации // Фундаментальные исследования. 2015. № 6-3. С. 473–478. https://fundamental-research.ru/pdf/2015/6-3/38644.pdf

32. Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. 736 c.

33. Vostroknutov I., Kaneda Y.The possibilities of using modern CASIO CG-50 graphing calculators for volumetric and complex calculations, including fuzzy calculations // 13th International Conference on Theory and Application of Fuzzy Systems and Soft Computing (Warsaw, 26–27 August 2018). Vol. 896. 2018. P. 702–708.

Весовой коэффициент

Весовым коэффициентом называется число или степень числа, которая выражает значимость определенного предмета или явления. Например, оценивая перспективы вложения средств, инвестор анализирует различные экономические факторы и распределяет их по степени значимости. У наиболее значимого фактора будет самый высокий весовой коэффициент. Расчет весового коэффициента какого-либо явления может производиться только при наличии других явлений, с которыми оно будет сравниваться.

Значение весового коэффициента в экономической науке

Первое значение весового коэффициента состоит в его влиянии на целеполагание и финансовое планирование. Если у человека есть выбор между различными моделями поведения в финансовой сфере, он должен выбирать ту, весовой коэффициент аргументов которой больше, чем у других.

Второе значение – определение весового коэффициента позволяет составить прогноз о том, что произойдет в исследуемой области вследствие того или иного явления. Вероятнее всего будет происходить то событие, у составляющих (аргументов) которого больший весовой коэффициент. На основании прогнозов вырабатывается план действий, что особенно часто наблюдается в макроэкономике (экономические отношения на внутригосударственном и международном уровнях).

Третье значение – весовые коэффициенты обязательно используются при создании компании, которая нуждается в инвестиционной поддержке. Когда предприниматель обратится к инвесторам за помощью, он перечислит им причины, по которым стоит вкладывать деньги в его компанию, у каждой причины будет свой весовой коэффициент. Чем больше будет суммарное значение весового коэффициента, тем выше вероятность получения предпринимателем инвестиционной поддержки.

Четвертое значение – расчет весового коэффициента может быть подвержен изменениям с течением времени, по изменениям можно судить о переустройстве экономической системы. Ведь весовой коэффициент определенного фактора может повышаться или понижаться только в том случае, если будет расти или падать значимость других факторов, а это может происходить только в случае преобразований в экономике.

Расчет общего балла и баллов основных критериев (ММ Аттестация поставщиков)



Расчет общего балла и баллов основных критериев (ММ Аттестация поставщиков)

Расчет общего балла и баллов основных критериев

Использование

В данном разделе описывается методика расчета общего балла и баллов по основным критериям в подсистеме аттестации поставщиков.

Действия

Расчет общего балла

Общий балл поставщика система определяет на основе баллов различных основных критериев с учетом весовых коэффициентов, присваиваемых им в подсистеме закупок.

Следующий пример иллюстрирует этот процесс.

Пример

В приведенной ниже таблице показаны баллы для поставщика и весовые коэффициенты.

Основной критерий

Балл

Весовой коэффициент

Цена

70

40

Качество

85

20

Поставка

50

10

Общее обслуживание/поддержка

50

1

 

Преобразование весовых коэффициентов в проценты

Чтобы сделать весовые коэффициенты более удобными для восприятия пользователем система преобразует их в проценты.

  1. Система суммирует все весовые коэффициенты и присваивает их сумме значение 100 %:
  2. 40 + 20 + 10 + 1 = 71 равно 100 %

  3. Для представления отдельных весовых коэффициентов в виде процентов, система сначала делит 100% на сумму весовых коэффициентов:
  4. 100 / 71 = 1.4.

  5. Затем весовые коэффициенты, назначенные покупателем основным критериям, умножаются на это число:
  6.  

    40 x 1.4 = 56.0%

    20 x 1.4 = 28.0%

    10 x 1.4 = 14.0%

    1 x 1.4 = 1.4%

  7. В следующей таблице приведены результаты в виде процентов от общего балла:
  8. Основной критерий

    Балл

    Процент от общего балла

    Цена

    70

    56.0%

    Качество

    85

    28.0%

    Поставка

    50

    14.0%

    Общее обслуживание/
    поддержка

    50

    1.4%

     

    Однако, для вычисления общего балла внутри системы используются весовые коэффициенты.

  9. Баллы для основных критериев умножаются на соответствующие весовые коэффициенты.
  10. 70 x 40 = 2800 пунктов

    85 x 20 = 1700 пунктов

    50 x 10 = 500 пунктов

    50 x 1 = 50 пунктов

  11. Общее количество пунктов = 5050.
  12. Этот результат делится на сумму весовых коэффициентов:

5050 / 71 = 71 пунктов.

Таким образом поставщик получает общий балл, равный 71 пунктам.

Расчет балла отдельному по основному критерию

Баллы по отдельным основным критериям определяются так же, как и общий балл.

Система рассчитывает баллы по всем субкритериям, принадлежащим основному критерию, в соответствии с их весовыми коэффициентами.
(См. “Расчет общего балла”, в разделе выше).

 

Весовой коэффициент

, статистический вес: определение, использует

Статистические определения> Весовой коэффициент

Содержание :

  1. Вес и весовой коэффициент.
  2. Использование в отборе проб.
  3. Использование в ядерной медицине.
  4. Весовая функция

Статистический вес — это величина, присвоенная для увеличения или уменьшения важности элемента. Веса обычно даются для тестов и экзаменов в классе. Например, заключительный экзамен может засчитываться в двойное количество баллов (удвоение «веса») аудиторного теста.

Весовой коэффициент — это вес, присваиваемый точке данных, чтобы присвоить ей более легкую или большую важность в группе. Обычно он используется для расчета средневзвешенного значения, чтобы придать меньшее (или большее) значение членам группы. Он также используется при статистическом отборе проб для корректировки проб и в ядерной медицине для расчета эффективных доз.

Весовые коэффициенты используются при выборке, чтобы обеспечить соответствие выборки генеральной совокупности. Например, предположим, что вы взяли выборку населения, в которой 41% женщин и 59% мужчин.Вы знаете из данных переписи, что женщины должны составлять 51% населения, а мужчины — 49%. Чтобы убедиться, что у вас репрезентативная выборка, вы можете добавить немного больше «веса» к данным по самкам. Чтобы рассчитать, какой вес вам нужен, разделите известный процент населения на процент в выборке. Для этого примера:

  • Самки известной популяции (51) / Самки выборки (41) = 51/41 = 1,24.
  • мужчин из известной популяции (49) / выборка мужчин (59) = 49/59 = 0,83.

Весовые коэффициенты широко используются в радиологической и ядерной медицине для расчета эффективных доз для процедур. Расчеты весовых коэффициентов тканей (иногда называемых радиологическими весовыми коэффициентами) учитывают тот факт, что разные части тела поглощают радиацию с разной скоростью.

Весовой коэффициент ткани (W T ) присваивается частям тела, при этом более радиочувствительным частям назначаются более высокие весовые коэффициенты.
Эффективная доза = значения индивидуальной дозы на орган * W T .

Весовые коэффициенты ткани (ICRP):

  • W T = 0,12: желудок, толстая кишка, легкое, красный костный мозг, грудь, остальные ткани,
  • W T = 0,08: гонады,
  • W T = 0,04: мочевой пузырь, пищевод, печень, щитовидная железа,
  • W T = 0,01: поверхность кости, кожа, мозг, слюнные железы.

Вы можете сначала прочитать следующее: Что такое функция?

Весовая функция — это специальная функция, которая позволяет вам присвоить больший «вес» или влияние на некоторые элементы набора.Весовые функции часто используются для измеренных данных и могут использоваться как для дискретных, так и для непрерывных переменных.

Специальная весовая функция w (a): = 1 представляет невзвешенную ситуацию, когда каждый элемент имеет одинаковый вес.

Функция дискретного веса

Допустим, вы суммируете набор значений; значения конкретной функции f на A. Тогда мы могли бы записать сумму как:


Если мы хотим взвесить наши значения с помощью весовой функции w : A → R +, сумма будет:


Причины использования весовых функций

Существует ряд причин, по которым вы можете использовать весовые функции.Если вы используете различные инструменты измерения и знаете, что часть вашего набора данных более точна, чем другая часть, использование весовых функций может помочь вам улучшить соответствие , когда вы оцениваете неизвестные параметры или выбираете кривую для представления модели.

Вы также можете взвесить, чтобы компенсировать смещение (ошибки). Если мы знаем, что некоторые точки данных более предвзяты, чем другие, имеет смысл дать им меньший вес при определении вашей модели.

Иногда весовая функция не имеет ничего общего с ошибками измерения или отсутствием точности из-за систематической ошибки.В инженерных приложениях весовые функции используются для отражения относительного влияния различных сил или параметров. Например, сила, действующая с большого расстояния, потребует меньшего веса, чем сила, действующая с близкого расстояния. Конечно, весовые функции также можно использовать, когда мы работаем с реальной силой, прилагаемой к объекту разными весами.

Список литературы

Агрести А. (1990) Анализ категориальных данных. Джон Вили и сыновья, Нью-Йорк.
Гоник, Л.(1993). Мультяшный справочник по статистике. HarperPerennial.
Kotz, S .; и др., ред. (2006), Энциклопедия статистических наук, Wiley.
Справочник по технической статистике NIST. 4.4.5.2. Учет непостоянной вариации данных. Получено с https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pmd/section4/pmd452.htm, 13 июля 2019 г.
NIST Engineering Statistics Handbook. 4.6.3.4 Взвешивание для улучшения посадки. Получено с https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pmd/section6/pmd634.htm 13 июля 2019 г.

————————————————— —————————-

Нужна помощь с домашним заданием или контрольным вопросом? С Chegg Study вы можете получить пошаговые ответы на свои вопросы от эксперта в данной области. Ваши первые 30 минут с репетитором Chegg бесплатны!

Комментарии? Нужно опубликовать исправление? Пожалуйста, оставьте комментарий на нашей странице в Facebook .



Как рассчитать средневзвешенное значение в 3 этапа (с примером)

Ключевые выводы:

  • Средневзвешенное значение — это среднее значение набора чисел, каждое из которых имеет различные связанные «веса» или значения.
  • Чтобы найти средневзвешенное значение, умножьте каждое число на его вес, а затем сложите результаты.
  • Если весовые коэффициенты не равны единице, найдите сумму всех переменных, умноженную на их вес, а затем разделите на сумму весов.

Метод средневзвешенного значения — это инструмент, используемый, в частности, в классах, статистическом анализе и бухгалтерских бюро. Средневзвешенное значение помогает пользователю получить более точный взгляд на набор данных, чем одно обычное среднее значение.Точность чисел, которые вы получаете с помощью этого метода, определяется весом, который вы даете конкретным переменным в наборе данных.

В этой статье мы исследуем, как рассчитать средневзвешенное значение двумя способами.

Что такое средневзвешенное значение?

Средневзвешенное значение — это среднее значение набора данных, в котором одни числа считаются более важными, чем другие. Средневзвешенные значения обычно используются в статистическом анализе, портфелях акций и средних оценках учителей.Это важный инструмент для учета колебаний запасов, неравномерности или искажения данных и обеспечения одинаковых точек данных в представленном соотношении.

Пример средневзвешенного

Средневзвешенное значение — это одно из средств, с помощью которого бухгалтеры рассчитывают стоимость статей. В некоторых отраслях промышленности, где количества смешаны или слишком многочисленны для подсчета, полезен метод средневзвешенного значения. Это число используется для расчета стоимости проданных товаров. Другие методы калькуляции включают в себя последний пришел, первый ушел и первый пришел, первый ушел или LIFO и FIFO соответственно.

Пример:

Производитель покупает 20 000 единиц продукта по 1 доллару каждая, 15 000 по 1,15 доллара каждая и 5000 единиц по 2 доллара каждая. Используя единицы измерения в качестве веса и общее количество единиц в качестве суммы всех весов, мы приходим к следующему расчету:

1 доллар (20 000) + 1,15 (15 000) + 2 (5 000) / (20 000 + 15 000 + 5 000). ) = (20 000 долларов США + 17 250 долларов США + 10 000 долларов США) / (420 000 + 15 000 + 5 000 долларов США) = 47 250 долларов США / 40 000 долларов США = 1,18 долларов США
Это равняется средневзвешенной стоимости в размере 1 доллара США.18 за единицу.

Как рассчитать средневзвешенное значение

Средневзвешенное значение отличается от нахождения нормального среднего значения набора данных, поскольку общая сумма отражает то, что некоторые части данных имеют больший «вес» или большую значимость, чем другие, или встречаются чаще . Вы можете рассчитать средневзвешенное значение набора чисел, умножив каждое значение в наборе на его вес, а затем сложив продукты.

Для более подробного объяснения приведенной выше формулы средневзвешенного значения выполните следующие действия:

  1. Определите вес каждой точки данных
  2. Умножьте вес на каждое значение
  3. Сложите результаты второго шага вместе

1.Определите вес каждой точки данных

Вы определяете вес своих точек данных, определяя, какие числа являются наиболее важными. Учителя, например, часто взвешивают тесты и работы больше, чем викторины и домашние задания. В больших наборах статистических данных, таких как интеллектуальный анализ данных о поведении потребителей или перепись населения, рандомизированные деревья данных используются для определения важности переменной в наборе данных. Это помогает обеспечить беспристрастное распределение важности. Этот процесс обычно выполняется с помощью компьютерной программы.В бухгалтерских и финансовых целях в качестве весового коэффициента используется количество единиц продукта.

Пример:

  • Вы набрали 76 баллов за тест, что составляет 20% от вашей итоговой оценки. Процент вашей оценки — это вес, который она несет.
  • Инвестор покупает 50 акций по 100 долларов каждая. Приобретенные ложи служат в качестве веса.

По теме: 21 Советы по собеседованию: как произвести большое впечатление

2.Умножьте вес на каждое значение

После того, как вы узнаете вес каждого значения, умножьте вес на каждую точку данных.

Пример:
В наборе данных из четырех тестов, где итоговый тест имеет больший вес, чем другие:

  • 50 (0,15) = 7,5
  • 76 (0,20) = 15,2
  • 80 (.20) = 16
  • 98 (.45) = 44,1

3. Сложите результаты второго шага вместе

Получите сумму всех взвешенных значений по вашему средневзвешенному значению.

Пример:

7,5 + 15,2 + 16 + 44,1 = 82,8

Средневзвешенное значение составляет 82,8%. Используя нормальное среднее значение, когда мы вычисляем сумму и делим ее на количество переменных, средний балл составит 76%. Метод средневзвешенного значения подчеркивает важность заключительного экзамена по сравнению с другими.

Расчет средневзвешенного значения
Результат теста Назначенная масса Взвешенное значение результатов теста
50 .15 7,5
76 ,20 15,2
80 ,20 16
98 ,45 44,1
Средневзвешенное значение 82,8

Связано: Как развить свой набор навыков для продвижения по карьерной лестнице

Как рассчитать средневзвешенное значение, когда веса не составляют в сумме одного

Иногда может потребоваться вычислить среднее значение данных набор, который не дает в сумме 1 или 100%.Это происходит при случайном сборе данных от популяций или в ходе исследований. Вы можете рассчитать средневзвешенное значение этого набора чисел, умножив каждое значение в наборе на его вес, затем сложив продукты и разделив сумму продуктов на сумму всех весов.

Для более подробного объяснения приведенной выше формулы средневзвешенного значения, когда веса не равны единице, выполните следующие действия:

  1. Определите вес каждого числа
  2. Найдите сумму всех весов
  3. Рассчитайте сумма каждого числа, умноженная на его вес
  4. Разделите результаты третьего шага на сумму всех весов

Связанные: Узнайте о том, как стать специалистом по данным

1.Определите вес каждого числа

Чтобы определить вес каждого числа, примите во внимание его важность для вас или частоту появления. Если вы пытаетесь подсчитать среднее количество потенциальных клиентов, которые вы преследуете, вам может потребоваться, чтобы лиды, которые превращаются в продажи, имели больший вес, чем холодные звонки. Чтобы найти средневзвешенное значение без дополнительной смещения, вычислите частоту появления числа как веса переменной. Это отражает его влияние на весь набор данных.

Пример: Рассчитайте среднее время, которое вы тратите на упражнения четыре дня в неделю в течение месяца или четырех недель.Время, которое вы потратили на тренировку в любой день, — это набор данных. Среднее количество дней, в течение которых вы тренируетесь, — это вес, который вы будете использовать.

  • 7 дней, в течение которых вы тренировались по 20 минут
  • 3 дня, когда вы тренировались по 45 минут
  • 4 дня, когда вы тренировались по 15 минут
  • 2 дня, когда вы должны были тренироваться, но не выполняли

2. Найдите сумму всех весов

Следующим шагом к нахождению средневзвешенного значения набора данных, не равного 1, является сложение суммы общего веса.В нашем предыдущем примере у вас должно быть 16 дней, потраченных на тренировки:

3. Вычислите сумму каждого числа, умноженную на его вес

Используя числа частоты, умножьте каждое на время, потраченное на тренировку. Общая сумма дает вам сумму переменных, умноженную на их соответствующие веса.

Пример:

  • 20 (7) = 140
  • 45 (3) = 135
  • 15 (4) = 60
  • 0 (2) = 0
  • 140 + 135 + 60 + 0 = 335

4.Разделите результаты третьего шага на сумму всех весов

Формула для нахождения средневзвешенного значения представляет собой сумму всех переменных, умноженную на их вес, а затем деленную на сумму весов.

Пример:
Сумма переменных (вес) / сумма всех весов = средневзвешенное значение

335/16 = 20,9

Средневзвешенное значение времени, которое вы потратили на тренировку в течение месяца, составляет 20,9 минут.

Определение, формула и расчет средневзвешенного значения

Что такое средневзвешенное значение?

Средневзвешенное значение — это расчет, который учитывает разную степень важности чисел в наборе данных.При вычислении средневзвешенного значения каждое число в наборе данных умножается на заранее определенный вес перед окончательным расчетом.

Средневзвешенное значение может быть более точным, чем простое среднее значение, в котором всем числам в наборе данных присваивается одинаковый вес.

Ключевые выводы

  • Средневзвешенное значение учитывает относительную важность или частоту некоторых факторов в наборе данных.
  • Средневзвешенное значение иногда бывает более точным, чем простое среднее.
  • Инвесторы в акции используют средневзвешенное значение для отслеживания стоимости акций, купленных в разное время.

Понимание средневзвешенных значений

При вычислении простого среднего или среднего арифметического все числа обрабатываются одинаково, и им присваивается одинаковый вес. Но средневзвешенное значение присваивает веса, которые заранее определяют относительную важность каждой точки данных.

Средневзвешенное значение чаще всего вычисляется для выравнивания частоты значений в наборе данных.Например, опрос может собрать достаточно ответов от каждой возрастной группы, чтобы считаться статистически достоверным, но возрастная группа 18-34 может иметь меньше респондентов, чем все остальные, по отношению к их доле в населении. Команда опроса может взвесить результаты возрастной группы 18-34 года, чтобы их взгляды были представлены пропорционально.

Однако значения в наборе данных могут быть взвешены по другим причинам, кроме частоты появления. Например, если ученики в танцевальном классе оцениваются по навыкам, посещаемости и манерам, оценка по навыкам может иметь больший вес, чем другие факторы.

В любом случае при средневзвешенном значении каждое значение точки данных умножается на присвоенный вес, который затем суммируется и делится на количество точек данных.

В средневзвешенном значении окончательное среднее число отражает относительную важность каждого наблюдения и, таким образом, является более информативным, чем простое среднее значение. Это также имеет эффект сглаживания данных и повышения их точности.

Средневзвешенное значение
Точка данных Значение точки данных Назначенный вес Взвешенное значение точки данных
1 10 2 20
1 50 5 250
1 40 3 120
ИТОГО 100 10 390
Средневзвешенное значение 39

Взвешивание портфеля акций

Инвесторы обычно создают позицию в акции в течение нескольких лет.Это затрудняет отслеживание основы стоимости этих акций и их относительных изменений в стоимости.

Инвестор может рассчитать средневзвешенную цену акций, уплаченных за акции. Для этого умножьте количество акций, приобретенных по каждой цене, на эту цену, сложите эти значения и затем разделите общую стоимость на общее количество акций.

Средневзвешенное значение получается путем предварительного определения относительной важности каждой точки данных.

Например, предположим, что инвестор приобретает 100 акций компании в первый год по цене 10 долларов США и 50 акций той же компании во второй год по цене 40 долларов США. Чтобы получить средневзвешенное значение уплаченной цены, инвестор умножает 100 акций на 10 долларов для первого года и 50 акций на 40 долларов для второго года, а затем складывает результаты, чтобы получить в сумме 3000 долларов. Затем общая сумма, уплаченная за акции, в данном случае 3000 долларов, делится на количество акций, приобретенных за оба года, 150, чтобы получить средневзвешенную цену в размере 20 долларов.

Теперь это среднее значение взвешивается по количеству акций, приобретенных по каждой цене, а не только по абсолютной цене.

Примеры средневзвешенных значений

Средневзвешенные значения появляются во многих областях финансов, помимо покупной цены акций, включая доходность портфеля, учет запасов и оценку.

Когда фонд, владеющий несколькими ценными бумагами, увеличивается на 10 процентов за год, эти 10 процентов представляют собой средневзвешенную доходность фонда по отношению к стоимости каждой позиции в фонде.

Для учета запасов средневзвешенная стоимость запасов учитывает колебания цен на товары, например, в то время как методы LIFO (последний пришел — первый ушел) или FIFO (первый пришел — первый ушел) придает большее значение времени, чем стоимости.

При оценке компаний, чтобы определить, правильно ли установлена ​​цена на их акции, инвесторы используют средневзвешенную стоимость капитала (WACC) для дисконтирования денежных потоков компании. WACC взвешивается на основе рыночной стоимости долга и собственного капитала в структуре капитала компании.

Чем средневзвешенное значение отличается от простого среднего?

Средневзвешенное значение учитывает относительный вклад или вес усредняемых вещей, а простое среднее — нет. Следовательно, это придает большую ценность тем элементам, которые в среднем встречаются относительно чаще.

Какие примеры средневзвешенных значений используются в финансах?

Многие средневзвешенные значения используются в финансах, включая средневзвешенную цену по объему (VWAP), средневзвешенную стоимость капитала (WACC) и экспоненциальные скользящие средние (EMA), используемые при составлении графиков.При построении весов портфелей и методах инвентаризации LIFO и FIFO также используются средневзвешенные значения.

Как рассчитывается средневзвешенное значение?


Вы можете вычислить средневзвешенное значение, последовательно умножив его относительную долю или процент на его значение и сложив эти суммы вместе. Таким образом, если портфель состоит из 55% акций, 40% облигаций и 5% денежных средств, эти веса будут умножены на их годовые результаты, чтобы получить средневзвешенную доходность. Таким образом, если акции, облигации и денежные средства вернут 10%, 5% и 2% соответственно, средневзвешенная доходность будет равна (0.55 x 10%) + (0,40 x 5%) + (0,05 x 2%) = 7,6%.

Взвешенная скользящая средняя — Обзор, как рассчитать

Что такое взвешенная скользящая средняя (WMA)?

Взвешенная скользящая средняя (WMA) — это технический индикатор, который трейдеры используют для определения направления торговли и принятия решения о покупке или продаже. Он присваивает больший вес недавним точкам данных и меньший вес — прошлым точкам данных. Взвешенное скользящее среднее вычисляется путем умножения каждого наблюдения в наборе данных на заранее определенный весовой коэффициент.

Трейдеры используют средневзвешенный инструмент для генерации торговых сигналов. Например, когда цена движется к средневзвешенной скользящей средней или выше нее, сигнал может быть указанием на выход из сделки. Однако, если ценовое действие опускается около или чуть ниже взвешенной скользящей средней, это может указывать на благоприятное время для входа в сделку.

Использование взвешенного скользящего среднего для определения направления тренда более точно, чем простое скользящее среднее, которое присваивает одинаковые веса всем числам в наборе данных.

Сводка
  • Взвешенное скользящее среднее (WMA) — это технический индикатор, который присваивает больший вес самым последним точкам данных и меньший — точкам данных в далеком прошлом.
  • WMA получается путем умножения каждого числа в наборе данных на заранее определенный вес и суммирования полученных значений.
  • Трейдеры используют взвешенную скользящую среднюю для генерации торговых сигналов, чтобы указать, когда покупать или продавать акции.

Как рассчитать взвешенное скользящее среднее

При вычислении взвешенного скользящего среднего последним точкам данных назначается больший вес, тогда как прошлым точкам данных назначается меньший вес. Он используется, когда цифры в наборе данных имеют разный вес относительно друг друга. Сумма веса должна быть равна 1 или 100%.

Он отличается от простого скользящего среднего, где всем числам присваивается одинаковый вес.Окончательное взвешенное значение скользящего среднего отражает важность каждой точки данных и, следовательно, более описывает частоту параллелизма, чем простое скользящее среднее.

Пример 1

При вычислении взвешенного скользящего среднего выполните следующие шаги:

1. Определите числа, которые вы хотите усреднить.

Первым шагом является создание списка чисел, для которых пользователь необходимо найти средневзвешенное значение.Здесь мы можем использовать цены закрытия акций ABC для периода с 1 по 5 января. Цены закрытия составляют 90, 88, 89, 90 и 91 доллар, причем первое число является самым последним.

2. Определите веса каждого числа

После определения чисел, для которых нужно вычислить средневзвешенное значение, следующим шагом будет определение веса каждого числа, чтобы узнать, сколько весит каждое из чисел. В таком случае мы даем наивысший вес последней точке данных из 15 случайных точек, как показано в таблице ниже:

Дата Цена закрытия Вес
1 января $ 91 1/15
2 января $ 90 2/15
3 января $ 89 3/15 3/15 $ 88 15/4
5 января $ 90 15/5

3.Умножьте каждое число на весовой коэффициент

После определения веса для каждого числа, следующим шагом будет умножение каждого из чисел с 1 по 5 января на соответствующий весовой коэффициент, а затем суммирование полученных значений. Он показан ниже:

07
Дата Цена закрытия Вес Средневзвешенное значение
1 января $ 91
2 января $ 90 2/15 $ 12
3 января $ 89 3/15 17,80 долл. США
9027 4 января
902 $ 23,47
5 января $ 90 5/15 $ 30

Формула средневзвешенного скользящего среднего выражается следующим образом:

0003

0003

0003

4.Сложите полученные значения, чтобы получить средневзвешенное значение

Последний шаг — сложить полученные значения, чтобы получить средневзвешенное значение для цен закрытия акций ABC.

WMA = 30 долларов США + 23,47 доллара США + 17,80 доллара США + 12 долларов США + 6,07 доллара США

WMA = 89,34 доллара США

Таким образом, средневзвешенная скользящая средняя за период с 1 по 5 января составляет 89,34 доллара США .

Пример 2

Предположим, что количество периодов равно 10, и нам нужна средневзвешенная скользящая средняя цена четырех акций 70, 66, 68 и 69 долларов, причем первая цена является самой последней.

Используя предоставленную информацию, самое последнее взвешивание будет 4/10, предыдущий период перед этим будет 3/10, следующий период перед этим будет 2/10, а начальное взвешивание периода будет 1/10. .

Средневзвешенное значение для четырех различных цен будет рассчитано следующим образом:

WMA = [70 x (4/10)] + [66 x (3/10)] + [68 x (2/10)] + [69 x (1/10)]

WMA = 28 $ + 19,80 $ + 13,60 $ + 6,90 $ = 68,30 $

Простая скользящая средняя vs.Взвешенное скользящее среднее

Простое скользящее среднее и взвешенное скользящее среднее — две широко используемые статистические данные в мире, и они используются для нахождения среднего значения наблюдений в наборе данных.

Основное различие между двумя статистическими показателями состоит в том, что простое скользящее среднее вычисляет среднее путем суммирования всех наблюдений в наборе данных и деления итогового значения на общее количество наблюдений. Проще говоря, он применяет одинаковые веса ко всем наблюдениям в выборке.

С другой стороны, взвешенное скользящее среднее назначает определенный вес или частоту каждому наблюдению, причем самому последнему наблюдению присваивается больший вес, чем наблюдениям в далеком прошлом, чтобы получить среднее значение.

Ссылки по теме

CFI является официальным поставщиком глобальной страницы программы коммерческого банковского и кредитного анализа (CBCA) ™ — CBCAGet Сертификация CFI CBCA ™ и получение статуса коммерческого банковского и кредитного аналитика. Зарегистрируйтесь и продвигайтесь по карьерной лестнице с помощью наших программ и курсов сертификации.программа сертификации, призванная помочь любому стать финансовым аналитиком мирового уровня. Чтобы продолжить карьеру, вам будут полезны следующие дополнительные ресурсы CFI:

  • Как читать биржевые диаграммы Как читать биржевые диаграммы Если вы собираетесь активно торговать акциями в качестве инвестора на фондовом рынке, вам необходимо знать, как читать акции графики. Даже трейдеры, которые в основном используют фундаментальный анализ для выбора акций для инвестирования, по-прежнему часто используют технический анализ движения цены акций для определения конкретных покупок и продаж, графики акций
  • Адаптивная скользящая средняя Кауфмана (KAMA) Адаптивная скользящая средняя Кауфмана (KAMA) Адаптивная скользящая средняя Кауфмана Среднее значение (KAMA) было разработано американским теоретиком финансовых исследований Перри Дж.Кауфман, в 1998 году. Эта техника началась в 1972 году, но Кауфман официально представил ее публике в своей книге «Торговые системы и методы». В отличие от других скользящих средних
  • Momentum Investing Momentum Investing Momentum Investing — это инвестиционная стратегия, направленная на покупку ценных бумаг, которые демонстрируют восходящий ценовой тренд, или коротких продаж ценных бумаг, которые
  • Noise TraderNoise Trader Шум-трейдер — это физическое лицо, которое торгует на основе неполных или неточных данных , часто торгуют нерационально.Шумовые трейдеры часто заключают сделки на основе ажиотажа

Разработка весовых коэффициентов для стран G20 — изучите разницу в экологической осведомленности между развитыми и развивающимися странами

Результаты расчета весовых коэффициентов

В таблице 4 показаны результаты расчета интенсивности предпочтений относительно экологических характеристик в полной двадцатке (G20; состоит из 19 стран, исключая Европейский Союз), Большой восьмерке (G8; восемь стран) и группе стран G20, исключая государства G8 (11 стран), и в каждой из страны G20.Результаты показывают, например, что в США наблюдается потеря полезности на 0,68 по сравнению с сокращением продолжительности жизни всех людей на планете на 1 день в году. Тот факт, что все эти значения отрицательные, означает, что полезность против роста ущерба снизилась. По всем параметрам для стран G20, G8 и стран, не входящих в G8 в G20, результаты были статистически значимыми на уровне 1%, хотя часть результатов была недействительной. Для Саудовской Аравии индекс отношения правдоподобия (LRI) был необычайно высоким — более 0.9. Предполагается, что во время ответа на опрос сработало сильное предубеждение, и было сочтено, что это может быть неуместным в качестве весового коэффициента, представляющего отдельные страны.

Таблица 4 Результаты расчета интенсивности предпочтений (β (Safe, c)) в отношении экологических атрибутов во всей Группе двадцати (G20; состоит из 19 стран, исключая Европейский Союз), Группы восьми (G8; восемь стран) и группа стран G20, исключая государства G8 (11 стран), и в каждой из стран G20

Цифры в таблице 4 позволяют сравнивать различные атрибуты.В таблице 5 и на рисунке 3 показаны результаты или весовые коэффициенты, нормализованные для обеспечения общей суммы 1 после умножения вышеупомянутых результатов на контрольное значение.

Рис. 3

Сравнение весовых коэффициентов, нормированных для обеспечения общей суммы 1

Таблица 5 Результаты весовых коэффициентов, нормализованные для обеспечения общей суммы 1

$$ \ mathrm {W} \ mathrm {F} \ left (\ mathrm {Safe}, \ mathrm {c} \ right) = \ frac {\ beta \ left (\ mathrm {Safe}, \ mathrm {c} \ right) \ times \ mathrm {R} \ mathrm {V} \ left (\ mathrm {Safe} \ right)} {{\ displaystyle \ sum _ {\ mathrm {Safe}} \ left (\ beta \ left (\ mathrm {Safe}, \ mathrm {c} \ right) \ times \ mathrm {R} \ mathrm {V} \ left (\ mathrm {Safe} \ right) \ right)}} $$

(13)

Следовательно, весовой коэффициент равен 0.25 или больше означает, что это выше среднего показателя по четырем предметам.

Во всей «двадцатке» здоровье человека имело наивысший весовой коэффициент — 0,34, за ним следовали биоразнообразие — 0,29 и первичное производство — 0,23. Социальные активы имели меньший вес, 0,13, чем у трех других субъектов. В развитых странах «большой восьмерки» биоразнообразие имело наивысший весовой коэффициент — 0,34, за которым следовали последствия для здоровья (0,30) и первичное производство (0,26). Вес социальных активов на уровне 0,10 был меньше половины веса биоразнообразия.Между тем, в странах с формирующимся рынком вес здоровья человека был особенно высоким — 0,44, с долей более 40%. У трех других испытуемых были почти одинаковые весовые коэффициенты от 0,18 до 0,19.

Примерно в 70% обследованных стран здоровье человека имело наивысший весовой коэффициент. Среди прочего, во всех развивающихся странах, кроме России, вес здоровья человека был чрезвычайно высоким — 0,51 в Саудовской Аравии, 0,49 в Южной Африке, 0,47 в Индонезии, 0,46 в Бразилии и 0.44 в Аргентине. Во многих странах, включая эти, весовой коэффициент для него превышает 0,4. Что касается развитых стран, то почти половина из них, включая США, Канаду и Италию, увидели, что здоровье человека имеет самый высокий вес, но при этом меньше внимания уделяется воздействию на здоровье, чем в странах с развивающейся экономикой. В частности, весовой коэффициент здоровья человека составил 0,18 в Германии и 0,21 в Японии. В этих двух странах он был ниже среднего (0,25) и менее половины весового коэффициента здоровья человека в странах с развивающейся экономикой, упомянутых выше.В странах с развивающейся экономикой последствия загрязнения окружающей среды частицами PM 2,5 и водопользования становятся все более серьезными. Между тем, во многих развитых странах средняя продолжительность жизни достигла 80 лет, и воздействие загрязнения на здоровье в некоторой степени контролируется. Этот разрыв может отражать разницу в относительной значимости здоровья человека между странами с формирующимся рынком и развитыми странами.

Социальные активы имели весовые коэффициенты ниже 0,2 во всех развитых странах. Цифра была даже ниже 0.15 во многих странах, таких как США — 0,06, Италия — 0,11, Франция и Австралия — 0,13. Напротив, их весовые коэффициенты больше 0,2 во многих развивающихся странах, включая Аргентину (0,30), Мексику и Турцию (0,23). В целом цифры показывают, что они имеют больший вес в развивающихся странах, чем в развитых странах. Независимо от масштаба запасов минеральных ресурсов или ископаемого топлива, развитые страны могут придавать меньшее значение социальным активам, чем развивающиеся страны, возможно, потому, что развитые страны с относительно сильной экономической мощью будут думать, что ресурсы можно импортировать и повторно использовать.

Что касается биоразнообразия, высокий весовой коэффициент, превышающий 0,3, был дан в большинстве развитых стран, например 0,38 в Германии, 0,37 в Австралии и 0,33 в Японии. Напротив, весовой коэффициент 0,2 или ниже был установлен почти в половине развивающихся стран: например, 0,13 в Аргентине и Индонезии. Наблюдалась огромная разница между развитыми и развивающимися странами. В развитых странах правительство берет на себя инициативу по исследованию и редактированию Красной книги, обмену информацией об исчезновении и сохранении видов и может использовать такую ​​информацию в экологическом образовании.Считается, что это объясняет разницу.

Что касается первичного производства, весовой коэффициент составлял 0,23–0,31 во всех развитых странах. Среди них он в целом был ниже, чем у биоразнообразия. Среди развивающихся стран весовой коэффициент в целом был ниже, в диапазоне 0,14–0,26, чем среди развитых стран. В странах с формирующимся рынком и других развивающихся странах площади лесопосадок сокращаются из-за развития и другой деятельности, в то время как в развитых странах они вместо этого увеличиваются из-за посадки деревьев (FAO 2006).Это показывает, что развитые страны могут относительно хорошо осознавать важность первичного производства. Облесение, озеленение и другие мероприятия по сохранению лесов активно внедряются в развитых странах.

Тенденция весовых коэффициентов по странам

На рисунке 4 показана диаграмма разброса с валовым внутренним продуктом (ВВП) на душу населения по горизонтальной оси и весовыми коэффициентами по странам по вертикальной оси. Слева видны точки, представляющие развивающиеся страны, а справа — точки, представляющие развитые страны.Диаграмма также включает линии регрессии, суммирующие взаимосвязь между четырьмя областями защиты и ВВП на душу населения. Замечено, что вес всех областей защиты находится в тесной взаимосвязи с ВВП на душу населения. Два вопроса, связанных с человеческим обществом, — воздействие на здоровье и социальные активы — имеют больший вес там, где ВВП на душу населения меньше. В этом случае линия регрессии имеет отрицательный наклон. Два аспекта, связанных с экосистемой, — биоразнообразие и первичное производство — имеют больший вес там, где ВВП на душу населения больше.В этом случае линия регрессии имеет положительный наклон.

Рис. 4

Связь между валовым внутренним продуктом (ВВП) на душу населения и весовыми коэффициентами по странам

При сравнении здоровья человека и социальных активов было обнаружено, что абсолютное значение наклона линии регрессии для здоровья человека (-4E-6) было немного больше, чем для социальных активов (-3E-6). Это говорит о том, что более высокий приоритет отдается здоровью человека как качественному элементу человеческого общества в развивающихся странах.Во многих развивающихся странах средняя продолжительность жизни составляет около 70 лет, например, 52,8 в Южной Африке и 68,8 в России. С другой стороны, во всех развитых странах средняя продолжительность жизни превышает 80 лет: например, 83,4 в Японии и 81,9 в Австралии и Италии. Разница между развивающимися и развитыми странами составляет почти 10 лет. Воздействие загрязнения воды и воздуха на здоровье в странах с формирующимся рынком также выше, чем в развитых странах, что позволяет предположить, что последствия для здоровья в результате изменений окружающей среды воспринимаются как более насущная проблема в странах с формирующимся рынком, и считается, что люди там более сильно заинтересованы в улучшении состояния здоровья. состояние их здоровья до уровня, эквивалентного уровню развитых стран.В условиях современной рыночной экономики страны с высоким ВВП и большей экономической мощью имеют большее преимущество в доступе к ресурсам. С более низким уровнем ВВП, но более высокими темпами роста ВВП, чем в развитых странах, развивающиеся страны считаются сильно мотивированными к увеличению своих экономических масштабов до уровня, эквивалентного масштабам развитых стран. Предполагается, что эта разница в реальных условиях является причиной высоких весовых коэффициентов здоровья человека и социальных активов в развивающихся странах и низких весовых коэффициентов этих субъектов в развитых странах.

Для двух предметов, относящихся к экосистеме — биоразнообразия и первичного производства — весовые коэффициенты были выше там, где больше ВВП на душу населения. Многие развитые страны расположены в зонах умеренного и субарктического климата, в то время как многие развивающиеся страны находятся в низких широтах, а также в тропических и субтропических зонах. За исключением Саудовской Аравии и некоторых других стран, развивающиеся страны богаче биоразнообразием и первичным производственным потенциалом, чем развитые страны. Кроме того, во многих областях развитых стран уже произошли изменения в землепользовании и развитие, и значительное количество видов уже потеряно.Во многих таких странах правительство проявляет инициативу в деятельности, направленной на защиту редких видов. В странах с развивающейся экономикой особое внимание уделяется здоровью человека, а экосистеме уделяется относительно низкий уровень приоритета. Считается, что описанные выше обстоятельства являются причиной более высоких весовых коэффициентов субъектов, связанных с экосистемой, в развитых странах, чем в странах с развивающейся экономикой.

При сравнении биоразнообразия и первичного производства было обнаружено, что наклон линии регрессии для биоразнообразия (4E-6) был больше, чем для первичного производства (2E-6).В развитых странах площади лесов вместо этого увеличиваются в результате облесения и т. Д., Но исчезнувшие виды из-за прошлого развития никогда не вернутся. После того, как эти страны поставили более высокий приоритет биоразнообразию как качественному элементу экосистемы, разрыв в уровне приоритета между развитыми и развивающимися странами стал больше для биоразнообразия, чем для первичного производства.

Как обсуждалось выше, результаты показали, что существует тенденция уделять больше внимания вопросам, связанным с качеством, таким как здоровье человека и биоразнообразие, чем тем, которые связаны с количеством, в частности, социальным активам и первичному производству.Возможное объяснение этого заключается в том, что вопросы, связанные с качеством, незаменимы, в то время как вопросы, связанные с количеством, могут быть заменены средствами облесения, альтернативных ресурсов и использования естественной энергии.

Статистическое значение интенсивности предпочтения

Статистическое значение интенсивности предпочтения может быть получено с использованием логит-модели случайных параметров. В таблице 6 показаны коэффициенты вариации интенсивности предпочтений для «Группы двадцати», а также для развитых, развивающихся и отдельных стран.Коэффициент вариации рассчитывается путем деления стандартного отклонения на среднеарифметическое значение интенсивности предпочтений (таблица 4) и представляет собой относительную дисперсию. Это означает, что большее значение коэффициента вариации отражает большую вариативность среди людей в группе.

Таблица 6 Коэффициенты вариации интенсивности предпочтений для G20, развитых, развивающихся и отдельных стран

В G20 и G8 коэффициенты вариации для всех областей защиты выше, чем в странах G20, за исключением государств G8.Коэффициенты вариации между интенсивностью предпочтений для всей «двадцатки» и для стран «большой восьмерки» не были существенной разницей. Но коэффициенты вариации по конкретной стране значительно отличаются от этих групп. На рисунке 5 показана диаграмма разброса с валовым внутренним продуктом (ВВП) на душу населения по горизонтальной оси и коэффициентами вариации по странам по вертикальной оси. Слева видны точки, представляющие развивающиеся страны, а справа — точки, представляющие развитые страны.На диаграмме также есть линии регрессии и коэффициенты детерминации.

Рис. 5

Зависимость между валовым внутренним продуктом (ВВП) на душу населения и коэффициентами вариации интенсивности предпочтений по странам

В развитых странах есть относительно схожие различия среди людей. Установлено, что страны «большой восьмерки» по стоимости близки друг к другу по любой из областей защиты. Среди прочего, те, которые касаются биоразнообразия (в диапазоне 0.82–1,06) и первичное производство (в диапазоне 0,81–0,96) близки среди восьми стран, что показывает, что весовые коэффициенты и уровень разброса в личной осведомленности об окружающей среде близки среди развитых стран. Поэтому считается, что между использованием весовых коэффициентов для всей «большой восьмерки» для ДМС и использованием весовых коэффициентов для отдельных стран не будет большой разницы в результатах для развитых стран.

С другой стороны, коэффициенты вариации интенсивности предпочтений среди развивающихся стран значительно различаются.В Южной Корее и России внутреннее личное отношение к окружающей среде разнообразно. В Саудовской Аравии и Индии очень мало различий в экологической осведомленности людей. В Китае, Бразилии и Аргентине было показано, что уровень разнообразия личной экологической осведомленности об экосистеме невелик. Эти разнообразные результаты показывают, что весовые коэффициенты во всех развивающихся странах плохо представлены.

На рисунке 5 также показана линия регрессии, коррелирующая индивидуальная дисперсия весовых коэффициентов с ВВП на душу населения.Линия показала слабую тенденцию: страны с более низким ВВП на душу населения, включая Индию, Китай и Индонезию, давали меньшие индивидуальные отклонения, а коэффициент вариации увеличивался с увеличением годового ВВП на душу населения. Но эта линия не всегда объясняет для всех стран G20 (низкие значения коэффициентов детерминации). Некоторые другие особенности страны, за исключением экономических условий, могут повлиять на это, особенно в России, Аргентине и Саудовской Аравии.

В то время как коэффициенты вариации близки между областями защиты в развитых странах, цифры являются высокими для здоровья человека и социальных активов и низкими для биоразнообразия и первичного производства, особенно во многих развивающихся странах.Это означает, что в областях защиты, связанных с человеческим обществом (здоровье человека и социальные активы), людям легче выразить свои индивидуальные ценности в своем решении.

Коэффициент вариации значительно варьируется в зависимости от области защиты. Исследование показало, что разница в тенденциях между развитыми и развивающимися странами проявляется не только в весовых факторах, но и в личных различиях в понимании окружающей среды.

Весовые коэффициенты излучения — ENS

Вероятность стохастического рассеивания энергии излучения через материю или пространство.В атомной физике … эффекты зависят не только от поглощенной дозы. Поглощенная доза D является частным от средней энергии tr …, но также от типа и энергии. Способность выполнять работу или рассеивать тепло. Единица энергии — это … рассеивание энергии излучения через материю или пространство. В атомной физике … вызывая более точное указание дозы Измерение радиационного эффекта … Это учитывается путем взвешивания поглощенной дозы Поглощенная доза D является частным от средней энергии tr … с коэффициентом, связанным с Излучение: Распространение энергии через материю или пространство.В атомной физике … качество. В прошлом этот фактор назывался добротностью дозиметрии излучения. Введена добротность …. Для кванта энергии фотона электромагнитного излучения. Масса покоя о … и электронЭлементарная частица с отрицательным электрическим элементарным излучением … Распространение энергии через материю или пространство. В атомной физике … рассеяние энергии излучения в материи или пространстве. В атомной физике … весовой коэффициент См. Весовой коэффициент ткани. имеет значение 1 независимо от энергии Способность выполнять работу или рассеивать тепло.Единица энергии — это … рассеивание энергии излучения через материю или пространство. В атомной физике … и для альфа-излучения Рассеивание энергии через материю или пространство. В атомной физике … значение 20. Для нейтронной незаряженной элементарной частицы с массой 1,67492716 · 10 … радиационное рассеяние энергии через материю или пространство. В атомной физике … значение зависит от энергии и составляет от 5 до 20.

Вид и энергия излучения

радиация: Рассеивание энергии в материи или пространстве.В атомной физике … весовой коэффициент См. Весовой коэффициент ткани. W

R Символ рентгена
Фотоны, все энергии

1

Электроны, мионы, все энергии

1

нейтронов

<10 кэВКилоэлектронвольт; 1 кэВ = 1000 эВ; См. «Электрон вольт».
10 кэВКилоэлектронвольт; 1 кэВ = 1000 эВ; См. «Электрон вольт». до 100 кэВкилоэлектронвольт; 1 кэВ = 1000 эВ; См. «Электрон вольт».
> 100 кэВКилоэлектронвольт; 1 кэВ = 1000 эВ; См. «Электрон вольт». до 2 МэВМегаэлектронвольт, 1000000 эВ.
> 2 МэВ Мегаэлектронвольт, 1000000 эВ. до 20 МэВМегаэлектронвольт, 1000000 эВ.
> 20 МэВ Мегаэлектрон-вольт, 1000000 эВ.

5
10
20
10
5

Протоны> 2 МэВ Мегаэлектронвольт, 1000000 эВ.

5

Альфа-частицы, деление См. «Ядерное деление».фрагменты, тяжелые ядра

20

излучение Рассеивание энергии в материи или пространстве. В атомной физике … весовой коэффициент См. Весовой коэффициент ткани. WR в соответствии с основными стандартами Евратома 1996

Числовые значения, указанные выше, являются действующими правовыми нормами ЕС для расчета эквивалентной дозы Измерение радиационного воздействия, которое должно быть указано более точно … в органе или ткани. В 2007 г. ICRPSee «Международная комиссия по радиологической защите».опубликовал новый набор радиационной энергии рассеивания через материю или пространство. В атомной физике … весовые коэффициенты (ICRPSee ‘Международная комиссия по радиологической защите’. Публикация 103: Рекомендации Международной комиссии по радиологической защите 2007 г. «Международная комиссия по радиологической защите», w …), приведенные ниже. Эти данные приняты в предложении новых Основных норм безопасности ЕС (Европейская комиссия, предложение для директивы Совета, устанавливающей основные стандарты безопасности для защиты от опасностей, возникающих в результате воздействия ионизирующего излучения. Распространение энергии через материю или пространство.В атомной физике …, COM (2012) 242 final 2012-05-30 для принятия Советом Европейского Союза eur-lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=COM:2012:0242: FIN: EN: PDF

Тип излучения

радиация: Рассеивание энергии в материи или пространстве. В атомной физике … весовой коэффициент См. Весовой коэффициент ткани. W

R Символ рентгена

Фотоны, все энергии

1

Электроны, мионы, все энергии

1

Протоны и заряженные пионы

2

Альфа-частицы, деление См. «Ядерное деление».фрагменты,
тяжелых ионов

20

Нейтроны

Непрерывная функция нейтрона Незаряженная элементарная частица с массой 1,67492716 · 10 … энергии Способность совершать работу или рассеивать тепло. Единица энергии — тыс. … (см. Уравнение)

излучение Рассеивание энергии в материи или пространстве. В атомной физике … весовые коэффициенты (ICRPSee ‘Международная комиссия по радиологической защите’.2007)

Непрерывная функция в нейтроне Незаряженная элементарная частица с массой 1,67492716 · 10 … энергии Способность совершать работу или рассеивать тепло. Единица измерения энергии — это …, En (МэВМегаэлектронвольт, 1,000,000 эВ.),
для расчета рассеивания энергии излучения через материю или пространство. В атомной физике … весовые коэффициенты для нейтронов

Рейтинг и весовые коэффициенты

Правила сортировки внутри категорий Мерчандайзинг использует комбинацию рейтинговых баллов и весовых коэффициентов, которые основаны на разделении продуктов путем разделения их на процентили.В этой статье мы откроем для себя эти концепции и объясним, как элементы упорядочиваются в определенном порядке с помощью атрибутов продукта или показателей производительности.

Рейтинг

Каждый продукт в каталоге ранжируется в определенном порядке по каждому отдельному атрибуту продукта и метрике производительности, индексируемым Nosto. Это означает, что один продукт может занять 1-е место по цене, а по коэффициенту конверсии — 17-е.

При создании правил динамической сортировки вы заметите, что каждому продукту, показанному в предварительном просмотре, присваивается соответствующий процентный балл.Рейтинг показывает, насколько хорошо соответствует этот конкретный элемент на основе атрибутов продукта или показателей производительности, которые вы используете для правила.

Например, используя высокую цену в качестве фактора, самый дорогой продукт в каталоге продуктов будет иметь рейтинг 100%, тогда как продукт где-то посередине может иметь рейтинг 57%.

Весовые коэффициенты

При добавлении атрибутов продукта и показателей производительности в правило сортировки вы увидите отдельный ползунок для каждой добавленной строки.Это определяет вес и позволяет гибко расставлять приоритеты в зависимости от того, чего вы хотите достичь.

Если бы товар занимал 1-е место по цене, тогда как он занимал только 17-е место по коэффициенту конверсии, мы могли бы использовать веса, чтобы попытаться нормализовать шкалу, чтобы повысить коэффициент конверсии при вычислении окончательных результатов.

Пример: продукт занимает 100% место по цене, и предположим, что 17-е место означает, что продукт занимает 87% по шкале с учетом коэффициента конверсии. Это относительно коэффициента конверсии других товаров, поэтому в данном примере реальный процент может составлять 87% или 15%.Если весовой коэффициент для цены установлен на 30%, а вес для коэффициента конверсии установлен на 70%, мы можем легко вычислить, чтобы вычислить рейтинг этого продукта.

Это делается путем вычисления процентов с весовыми коэффициентами и сложения общей суммы.

(1,0 * 0,3) + (0,87 * 0,7) = 0,909 = 91%

Этот элемент имеет относительно высокий балл при рассмотрении того, в каком порядке упорядочивать продукты. Это взвешивание позволяет товарам с более низким рейтингом по цене, но с более высоким рейтингом по коэффициенту конверсии превышать оценку в 91%, что является ожидаемым поведением при использовании взвешивания 70/30, как мы сделали здесь в нашем примере.

Процентильный ранг

Категория мерчандайзинга применяет процентильный ранг для каждого атрибута продукта или показателя производительности, чтобы разделить продукты на процентили. При использовании этого метода не имеет значения, насколько широкая или узкая шкала, сколько или мало наблюдаемых элементов или насколько сгруппированы элементы в центре шкалы.

При использовании традиционного ранжирования, основанного на ценности, большинство элементов будет сгруппировано в середине, с некоторыми выбросами в верхнем и нижнем конце спектра.Использование процентильного ранга в качестве базовой методологии позволяет избежать колоколообразной кривой при просмотре коллекции предметов. Вместо этого продукты оцениваются по шкале процентилей для каждого атрибута продукта или показателя производительности.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *