วิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักใน r

ในการคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักใน R คุณสามารถใช้ฟังก์ชัน Weighted.mean() ใน ตัว ซึ่งใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้:

ถ่วงน้ำหนักเฉลี่ย(x,w)

ทอง:

• x: เวกเตอร์ของค่าข้อมูลดิบ
• w: เวกเตอร์น้ำหนัก

บทช่วยสอนนี้แสดงตัวอย่างการใช้งานฟังก์ชันนี้ในทางปฏิบัติหลายตัวอย่าง

ตัวอย่างที่ 1: ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของเวกเตอร์

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักสำหรับเวกเตอร์ข้อมูลที่กำหนด:

 #define vector of data values
data <- c(3, 5, 6, 7, 8)

#define vector of weights
weights <- c(.1, .3, .3, .2, .1)

#calculate weighted mean
weighted. mean (x=data, w=weights)

[1] 5.8

ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักกลายเป็น 5.8

ตัวอย่างที่ 2: ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของคอลัมน์ในกรอบข้อมูล

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของคอลัมน์ในกรอบข้อมูล โดยใช้คอลัมน์อื่นเป็นน้ำหนัก:

 #create data frame
df <- data.frame(values = c(3, 5, 6, 7, 8),
                 weights = c(.1, .3, .3, .2, .1))

#calculate weighted mean
weighted. mean (x=df$values, w=df$weights)
[1] 5.8

ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักกลายเป็น 5.8

โปรดทราบว่าคุณยังสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของคอลัมน์ในกรอบข้อมูลโดยใช้เวกเตอร์ที่แตกต่างกันเป็นน้ำหนักได้:

 #create data frame
df <- data.frame(values = c(3, 5, 6, 7, 8),
                 other_data = c(6, 12, 14, 14, 7),
                 more_data = c(3, 3, 4, 7, 9))

#define vector of weights
weights <- c(.1, .3, .3, .2, .1)

#calculate weighted mean
weighted. mean (x=df$values, w=weights)
[1] 5.8

อีกครั้ง ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักกลายเป็น 5.8

เมื่อใดควรใช้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก

ในทางปฏิบัติ ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักจะใช้เมื่อเราพิจารณาว่าค่าข้อมูลบางค่ามีความสำคัญมากกว่าค่าอื่นๆ ดังนั้นจึงต้องการให้ค่าที่มากกว่าเหล่านี้มีส่วนช่วยในค่าเฉลี่ยสุดท้ายมากขึ้น

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

วิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยของหลายคอลัมน์ใน R
วิธีคำนวณค่าเฉลี่ยต่อกลุ่มใน R
วิธีรวมคอลัมน์เฉพาะใน R