加重平均を即座に計算します。値と重みを入力すると、グラフがリアルタイムで更新されます。下のインタラクティブな図では、値と重みを掛け合わせて合計し、除算して結果を出すまでの流れを視覚的に示しています。
加重平均とは、データに含まれる各値に重みを掛けてから、その合計を割るという平均の出し方です。重みは他の値と比較してどれだけの影響力・重要度を持つかを表します。
単純平均はすべての数値を足して個数で割るので、各値が同じ影響力を持ちます。一方、加重平均は各値をあらかじめ重みに掛けてから、総重みで割ります。
「値」の列にデータを入力します。試験の成績や投資信託の利回りなど、平均を出したい数値を入力してください。
各値に対して「重み」を入力します。重みは重要度を反映したもので、例えば単位数などがこれに当たります。
結果がすぐに計算されて表示されます。加重平均、積の総和、重みの総和、そしてグラフが自動的に更新されます。
すべてのデータ値にそれぞれの重みを掛け、得られた積を合算した後、重量の総合計で割ることで加重平均数が求められます。
それぞれのデータと対応する重みを記録します。たとえば、数学は85点で4単位、理科は92点で3単位です。
値と重みを掛け合わせた積を出します。数学の場合は85 × 4 = 340になります。
すべての積を足し合わせます。これが割り算の際の分子になります。
分母となる重みの総和を出します。4 + 3 + 2 = 9 です。
積の総和から重みの総和を割ることで求められます。
値と重みを別々に加算してから、最初に各値にその重みを乗算せずに除算すると、重み付けされた平均ではなく、基本的な平均が得られます。
重みの合計ではなく項目数で割ると、加重平均が単純な加重なし平均に変わります。
どちらの数値が値でどちらが重みであるかを入れ替えると、間違った結果が生じます。値は測定するものです。重さはそれがどれだけ重要かを表します。
各値にその重みを掛けます。それらの積を合計します。重みを合計します。最初の合計を 2 番目の合計で割ります。これが正しく行われた加重平均の式です。
下の成績や単位数を編集すると、加重平均が自動更新される様子を確認できます。
数学の単位数(重み)がもっとも高いので、平均は数学の点数付近に大きく寄っています。
資産の投資額(重み)と利回りを編集して、加重平均利回りを確認します。
株式への配分金額が圧倒的に大きいため、全体の利回りもそこに依存します。
学校での成績(GPA)を出します。授業ごとに取得できる単位が違うためです。
投資ファンドでは市場評価額に基づいた平均リターンと配分の加重運用を行います。
仕入時の単価がそれぞれ違う場合の在庫単価を決める「移動加重平均」の算出。
異なる母集団におけるアンケート結果を取りまとめて評価する際に活用します。
入力する重みは正の数である必要があります。 0を入れるとそのデータ点は無視されます。マイナスを入れてしまうと計算結果がおかしくなります。
重みをすべて同じ数字にすると単純平均と同じ結果になります。 全て同じ影響力を持つ場合、加重を適用する必要はありません。
結果は必ずデータセットの最小値から最大値の間の値となります。 どう頑張っても、入力されているデータの最大値を超えることも、最小値を下回ることもありません。
大きな重みを持つ値の方向に大きく結果が引っ張られます。 他の数値と比べて大きな重み(比重)を持っているほど、その数値に強く影響されます。
Fifteen purpose-built weighted average calculators — each tailored to a specific domain with unique inputs, outputs, and interactive visualizations.
Calculate your final grade using weighted assignments, exams, and projects.
Compute your grade point average across multiple courses.
Apply a weighted moving average to time-series data.
Portfolio returns, WACC, and investment-weighted metrics with real-time breakdowns.
Inventory valuation, unit costs, and supplier comparison with quantity weighting.
Blended pay rates, overtime costs, and department salary analysis by headcount.
Weighted durations, delivery estimates, and PERT scheduling by task frequency.
Weighted mean, variance, standard deviation, and coefficient of variation analysis.
Compute the weighted arithmetic mean from data values with different frequencies or importance weights.
Compute composite scores from weighted categories for rubrics, tests, and evaluations with letter grades.
Calculate VWAP, average purchase price, and procurement costs weighted by quantity or volume.
Compute true portfolio returns by weighting each asset's performance by its dollar allocation.
Combine ratings from multiple review sources weighted by review count or credibility.
Compute blended interest rates across loans, savings, and credit lines weighted by balance.
Analyze blended profit margins across products, services, and segments weighted by revenue.
一般的な平均では、すべての数値が同じように扱われます。加重平均により、各数値の重要性が割り当てられます。 GPA 計算における信用時間やポートフォリオにおける金額など、データ値がさまざまなレベルの重要性を持っている場合、単純な平均は結果を誤って伝えます。加重平均は、各値がどれだけカウントされるかを考慮することでこれを修正します。
まず、各データ値に割り当てられた重みを掛けます。次に、これらの製品をすべて加算します。 3 番目に、すべての重みを合計します。最後に、積の合計を重みの合計で割ります。
いいえ。単純な平均 (または平均) は、すべての値を加算し、値の数で割って、それぞれを同等に扱います。加重平均では、値の重みまたは重要性に基づいて、値が異なる方法で処理されます。
はい、これはほとんどの教育システムで GPA と最終成績を計算するための標準的な方法であり、異なる課題やコースの価値が異なります (たとえば、最終試験の価値は 40%、宿題の価値は 10%)。
はい、さまざまなコンポーネントの重要度が異なる場合、真の全体的な値またはパフォーマンスを表すには、単純な平均よりも加重平均の方がはるかに正確です。