Ağırlıklı Ortalama Hesaplayıcı
Ağırlıklı ortalamayı hesaplamak için değerleri ve ağırlıklarını girin. Tam toplam(ağırlık × değer) ÷ toplam(ağırlık) işlemi sayılarınızla yazılır, böylece onu ödevinize kopyalayabilir veya bir e-tabloyu kontrol edebilirsiniz.
Değerler ve Ağırlıklar
Satır 1
Satır 2
Satır 3
87.3333
Ağırlıklı ortalama
60
Ağırlıkların toplamı
2
Sayılan satırlar
İşlem, adım adım
Σ(w × x) = 20 × 92 + 40 × 85 = 1840 + 3400 = 5240
Σw = 20 + 40 = 60
weighted average = 5240 ÷ 60 = 87.3333
Notlar ve İstatistik
Notlar için değerler kategori puanlarıdır ve ağırlıklar müfredatınızdan gelir (ödev %20, sınavlar %40 vb.). İstatistik için ağırlıklar genellikle frekanslar veya örneklem büyüklükleridir — örneğin, bir bölümde 30, diğerinde 12 öğrenci olan sınıf sonuçlarının ortalamasını almak gibi. Her iki durumda da formül aynıdır ve ağırlıkların 100'e toplanması gerekmez çünkü Σa'ya bölme onları normalleştirir.
Sık sorulan sorular
- Ağırlıklı ortalama nasıl hesaplanır?
- Her değeri ağırlığıyla çarpın, bu çarpımları toplayın ve ağırlıkların toplamına bölün: ağırlıklı ortalama = Σ (ağırlık × değer) ÷ Σ(ağırlık). Bu araç sayılarınızla her adımı yazar.
- Ağırlıklarımın 100'e veya 1'e toplanması gerekir mi?
- Hayır. Formül ağırlıkların toplamına böldüğü için, tutarlı herhangi bir ağırlık kümesi işe yarar — yüzdeler, kredi saatleri, sayılar veya ondalıklar aynı sonucu verir.
- Normal ortalama yerine ne zaman ağırlıklı ortalama kullanmalıyım?
- Bazı değerler diğerlerinden daha önemli olduğunda ağırlıklı ortalama kullanın — kategori ağırlıklı ders notları, kredi saatli GPA veya farklı grup büyüklüklü anket sonuçları. Normal bir ortalama her değeri eşit muamele eder.
- Bunu ders notları için nasıl kullanırım?
- Her kategori puanını değer olarak ve müfredat ağırlığını ağırlık olarak girin — örneğin, ağırlığı 20 olan 92 ödev puanı ve ağırlığı 40 olan 85 sınav puanı. Sonuç, genel ders yüzdenizdir.
- Ağırlıklar sıfır veya negatif olabilir mi?
- Sıfır bir ağırlık, o değeri ortalamadan basitçe kaldırır. Negatif ağırlıklara burada izin verilmez çünkü özel istatistikler dışında nadiren anlam ifade ederler ve yanıltıcı sonuçlar üretebilirler.