Kira purata wajaran (weighted average) serta-merta. Masukkan nilai dan wajaran (berat), lihat carta dikemas kini pada masa nyata. Gambar rajah di bawah menunjukkan secara visual bagaimana nilai × wajaran → jumlah → bahagi → hasil akhir.
Purata wajaran (weighted average / weighted mean) ialah purata di mana setiap nilai data didarabkan dengan sesuatu wajaran sebelum hasilnya dibahagikan. Wajaran itu mencerminkan betapa pentingnya nilai tersebut berbanding nilai data yang lain.
Purata biasa menambahkan semua angka dan kemudian membahagikannya mengikut jumlah bilangan item. Setiap nilai mempunyai kepentingan persis sama. Purata wajaran terlebih dahulu mendarab setiap nilai mengikut darjah wajarannya sebelum dibahagikan mengikut jumlah keseluruhan wajaran.
Taipkan nilai data ke dalam lajur 'Nilai'. Nombor ini adalah nilai asas yang anda mahu rungkai (puratakan).
Masukkan wajaran untuk nilai dalam lajur 'Wajaran'. Semakin pudar wajaran, semakin banyak kepentingan nilai data tersebut membawa. Bagi CGPA pelajar, wajaran ialah jam kredit kelas tersebut.
Sistem kami membuat semua pengiraan rumit. Carta purata wajaran akan dikemas kini segera secara maya.
Ringkasnya: darabkan setiap satu nilai data dengan wajarannya; kemudian campur kesemuanya dan akhir sekali bahagikannya dengan jumlah kesemua wajaran.
Tulis jadual nilai dan pemberat.
Darab data dengan pemberat.
Tambah semua produk sebentar tadi.
Kira jumlah semua pemberat.
Bahagi jumlah produk dengan jumlah pemberat.
တန်ဖိုးများနှင့် အလေးများကို သီးခြားစီပေါင်းထည့်ခြင်း၊ ထို့နောက် တန်ဖိုးတစ်ခုစီကို ၎င်း၏အလေးချိန်ဖြင့် ဦးစွာမမြှောက်ဘဲ ပိုင်းခွဲခြင်း- သည် သင့်အား အခြေခံပျမ်းမျှအား၊ အလေးချိန်တစ်ခုမဟုတ်ပေ။
အလေးချိန်ပေါင်းစုမည့်အစား ပစ္စည်းအရေအတွက်ဖြင့် ပိုင်းခြားခြင်းဖြင့် သင်၏အလေးချိန်ပျမ်းမျှအား ရိုးရှင်းသောအလေးချိန်မရှိသောပျမ်းမျှအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးပါသည်။
မည်သည့်နံပါတ်သည် တန်ဖိုးဖြစ်ပြီး မည်သည့်အလေးချိန်ကို လဲလှယ်ခြင်းသည် မှားယွင်းသောရလဒ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ တန်ဖိုးသည် သင်တိုင်းတာသည့်အရာဖြစ်သည်။ အလေးချိန်က ဘယ်လောက်တွက်လဲ။
တန်ဖိုးတစ်ခုစီကို ၎င်း၏အလေးချိန်ဖြင့် မြှောက်ပါ။ ထိုထုတ်ကုန်များကို ပေါင်းပါ။ အလေးများကို ပေါင်းပါ။ ပထမပေါင်းကို ဒုတိယဖြင့် ခွဲပါ။ အဲဒါက တွက်ဆထားတဲ့ ပျမ်းမျှဖော်မြူလာ မှန်ပါတယ်။
Seorang murid mendaftar tiga kursus elektif. Sunting gred dan jam kredit di bawah bagi melihat paparan serta-merta.
Purata lebih dipengaruhi oleh Matematik.
Seorang pelabur syarikat memiliki tiga aset gergasi yang berbeza wajarannya.
Saham lebih mempengaruhi keseluruhan portfolio.
Menteri pendidikan dan universiti mensyaratkan gred mengikut wajaran kelayakan modul bagi memperuntukkan PNG wajar secara adil.
Syarikat multinasional dan saham menilaikan kos aliran tunai mengikut formula pulangan dividen wajaran seiring pasaran aset global.
Syarikat pemborong rantaian produk yang membeli hasil sumber pasaran global mengikut purata kadar kos unit yang sentiasa berubah dari masa ke semasa.
Ketepatan kaji selidik sering merujuk kepada model wajaran.
Wajaran WAJIB sentiasa positif. A weight of zero means the value is completely ignored. Negative weights are rarely used and usually disrupt standard calculations.
Pemberat wajaran yang sama nilainya = purata biasa. If every value has a weight of 1, the math simplifies to exactly the same equation as a standard average.
Hasil nilai akan merangkumi semata-mata di antara nilai terendah dan tertinggi sahaja berpadanan kepada skala rasional min. A weighted mean can never drop below the lowest value in your dataset, nor exceed the highest value, regardless of the weights.
Nilai wajaran tertinggi sentiasa mencondongkan purata kepada sisinya. The larger the weight relative to others, the closer the final weighted average will be to that specific value.
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.
ပုံမှန်ပျမ်းမျှအားဖြင့် ဂဏန်းတိုင်းကို တူညီသည်။ အလေးချိန်ရှိသော ပျမ်းမျှသည် နံပါတ်တစ်ခုစီအတွက် အရေးကြီးသည်။ ဒေတာတန်ဖိုးများသည် GPA တွက်ချက်မှုတစ်ခုရှိ ခရက်ဒစ်နာရီများ သို့မဟုတ် အစုစုတစ်ခုရှိ ဒေါ်လာပမာဏများကဲ့သို့ ကွဲပြားသောအရေးပါမှုအဆင့်များကို သယ်ဆောင်လာသောအခါတွင် ရိုးရှင်းသောပျမ်းမျှရလဒ်သည် မှားယွင်းစွာဖော်ပြသည်။ တန်ဖိုးတစ်ခုစီတွင် မည်မျှရေတွက်ရမည်ကို ကိန်းဂဏာန်းဖြင့် တွက်ဆထားသော ပျမ်းမျှအားဖြင့် ၎င်းကို ဖြေရှင်းသည်။
ပထမဦးစွာ၊ ဒေတာတန်ဖိုးတစ်ခုစီကို ၎င်း၏သတ်မှတ်ထားသောအလေးချိန်ဖြင့် မြှောက်ပါ။ ဒုတိယအနေနဲ့ အဲဒီထုတ်ကုန်အားလုံးကို ပေါင်းထည့်ပါ။ တတိယအနေနဲ့ အလေးချိန်အားလုံးကို ပေါင်းထည့်ပါ။ နောက်ဆုံးတွင်၊ ထုတ်ကုန်များ၏ပေါင်းလဒ်ကို အလေး၏ပေါင်းလဒ်ဖြင့် ပိုင်းခြားပါ။
နံပါတ် ရိုးရှင်းသော ပျမ်းမျှ (သို့မဟုတ် ဆိုလို) သည် တန်ဖိုးများအားလုံးကို ပေါင်းထည့်ကာ တစ်ခုချင်းစီကို အညီအမျှ ဆက်ဆံပြီး တန်ဖိုးအရေအတွက်ဖြင့် ပိုင်းခြားသည်။ အလေးချိန်ရှိသော ပျမ်းမျှတန်ဖိုးများသည် ၎င်းတို့၏ အလေးချိန် သို့မဟုတ် အရေးပါမှုအပေါ် မူတည်၍ မတူညီသော တန်ဖိုးများကို ပေးသည်။
ဟုတ်ပါသည်၊ ၎င်းသည် ပညာရေးစနစ်အများစုရှိ GPA နှင့် နောက်ဆုံးအဆင့်များကို တွက်ချက်ရန်အတွက် စံနည်းလမ်းဖြစ်ပြီး မတူညီသောတာဝန်များ သို့မဟုတ် သင်တန်းများသည် ပမာဏကွဲပြားသည် (ဥပမာ၊ အိမ်စာသည် 10%) ဖြစ်သော်လည်း နောက်ဆုံးစာမေးပွဲသည် 40% တန်ဖိုးရှိသည်။
ဟုတ်ပါသည်၊ မတူညီသော အစိတ်အပိုင်းများသည် အရေးကြီးသော ဒီဂရီများ ကွဲပြားသောအခါ၊ အလေးချိန် ပျမ်းမျှသည် စစ်မှန်သော အလုံးစုံတန်ဖိုး သို့မဟုတ် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ကိုယ်စားပြုသည့် ရိုးရှင်းသောပျမ်းမျှထက် သိသိသာသာ ပိုတိကျပါသည်။