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한 줄로 공식을 써서 하거나 각각의 차트 끝에 숫자를 쓰는 방법 중 선택할 수 있다. 예를 들면, 특정한 성적의 가중평균을 계산하고 싶을 때, 90%로 나온 성적이 25%의 가중치로 곱해져야 한다면 0.9(0.25) 와 같이 쓸 수 있다.
가중평균 계산하는 방법: 13 단계 (이미지 포함) – wikiHow
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- Most searched keywords: Whether you are looking for 가중평균 계산하는 방법: 13 단계 (이미지 포함) – wikiHow Updating 가중평균 계산하는 방법. 가중평균은 상대적인 중요도를 감안하여 투자나 점수를 수학적으로 환산할 때 더 정확히 계산하는 방법이다. 이 방법은 투자 포트폴리오나, 성적 환산, 통계학 등에 자주 쓰인다. 어떻게 가중평균을 계산 하는지 알아보자. 연필과 종이 한 장, 그리고 계산해야 할 데이터를 앞에 둔다. 문제를 풀기 전, 숫자와 가중치를 이해하기 위해, 리포트나 이야기 형식의 문제를 읽어야 할지도 모른다.
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엑셀] 가중치를 부여한 계산 – sumproduct함수
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- Most searched keywords: Whether you are looking for 엑셀] 가중치를 부여한 계산 – sumproduct함수 방법으로 계산하면 각 학년 점수에 해당 가중치를 곱하고 그 결과를 합하면 되긴 된다. 엑셀을 다루는 만큼 조금 세련되게(?) Sumproduct함수를 이용해서 한번에 계산 … 각 시험에 따라 가중치를 각각 부여하고 이 가중치를 반영해서 백점 만점으로 환산하는 경우를 생각해보자. 아래 그림처럼 각 학년별 점수가 있을 때 1학년은 20%, 2학년 30%, 3학년은 50%를 반영해서 백점 만점으..
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엑셀 가중평균 구하기, 실전 사용법 총정리 – 오빠두엑셀
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엑셀 가중평균 구하기 공식 실전 사용법 총정리
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쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘 – 리샬 허반스 (Rishal Hurbans) – Google Sách
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- Most searched keywords: Whether you are looking for 쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘 – 리샬 허반스 (Rishal Hurbans) – Google Sách Updating 이 책의 주요 내용-다양한 인공지능 알고리즘의 사용 사례-의사결정을 위한 지능적 검색-생물학적으로 영감을 받은 알고리즘-머신러닝 및 신경망-더 나은 로봇을 만들기 위한 강화학습이 책의 대상 독자-인공지능을 공부하는 학생 및 1~5년차 현업 종사자-고등학교 수준의 대수학 및 미적분, 그리고 의사코드를 이해할 수 있는 소프트웨어 개발자
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가중 평균을 계산하는 방법
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- Most searched keywords: Whether you are looking for 가중 평균을 계산하는 방법 가중치의 합이 1이되는 가중 평균의 기본 공식은 x1 (w1) + x2 (w2) + x3 (w3) 등입니다. 여기서 x는 집합의 각 숫자이고 w는 해당 가중치 요소입니다. … 가중 평균을 찾으 … 가중 평균이라고도하는 가중 평균은 일반 산술 평균 보다 알아 내기가 조금 더 복잡합니다 . 이름에서 알 수 있듯이 가중 평균은 작업하는 다른 숫자가 서로 다른 값 또는 가중치를 갖는 평균입니다. 예를 들어, 다른 과제가 총 성적에서 다른 백분율의 가치가있는 수업에서 성적을 계산하려는 경우 가중 평균을 찾아야 할 수 있습니다. 사용하는 절차는 총 중량의 합이 1 (또는 100 %)인지 여부에 따라 약간 다릅니다.
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인공지능(제4판) 2: 현대적 접근방식 – 스튜어트 러셀 (Stuart Russell), 피터 노빅 (Peter Norvig) – Google Sách
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- Most searched keywords: Whether you are looking for 인공지능(제4판) 2: 현대적 접근방식 – 스튜어트 러셀 (Stuart Russell), 피터 노빅 (Peter Norvig) – Google Sách Updating 2010년대 인공신경망의 부활과 심층학습의 눈부신 성과를 반영한 인공지능 연구의 결정판!2016년에 나온 제3판 번역서(2009년에 출간된 원서 3판을 번역)는 최신 연구 반영에 한계가 있었으나, 이번 제4판 번역서는 최근 성과(자연어 이해, 로봇공학, 컴퓨터 시각에 심층학습이 끼친 영향, 강화학습을 로봇공학에 적용하는 방법, 기계학습, 인공지능 윤리 등)를 충실하게 반영한, 2020년에 출간된 원서를 옮긴 것이라 이 분야의 ‘좀 더 통합된 상’을 원하는 여러 독자의 갈증을 해소하는 데 큰 도움이 될 것입니다.전체적으로, 책의 약 25%가 완전히 새로운 내용이고 나머지 75%도 이 분야의 좀 더 통합된 상을 제시하기 위해 크게 변경되었으며, 이번 판에서 인용한 문헌의 22%는 2010년 이후에 출판된 것들입니다.제4판에서 새로운 점들■ 사람이 손으로 짜는 지식 공학보다는 기계학습에 좀 더 무게를 실었다. 기계학습은 가용 데이터와 컴퓨팅 자원이 증가하고 새로운 알고리즘들이 등장한 덕분에 큰 성공을 거두고 있다.■ 심층학습, 확률적 프로그래밍, 다중 에이전트 시스템을 각각 개별적인 장(챕터)으로 두어서 좀 더 자세히 다룬다.■ 자연어 이해, 로봇공학, 컴퓨터 시각에 관한 장들을 심층학습이 끼친 영향을 반영해서 수정했다.■ 로봇공학 장에 사람과 상호작용하는 로봇에 관한 내용과 강화학습을 로봇공학에 적용하는 방법에 관한 내용이 추가되었다.■ 이전에는 인공지능의 목표를 사람이 구체적인 효용 정보(목적함수)를 제공한다는 가정하에서 기대 효용을 최대화하려는 시스템을 만드는 것이라고 정의했다. 그러나 이번 판에서는 목적함수가 고정되어 있으며 인공지능 시스템이 목적함수를 알고 있다고 가정하지 않는다. 대신, 시스템은 자신이 봉사하는 인간의 진짜 목적이 무엇인지 확실하게 알지 못할 수 있다고 가정한다. 시스템은 반드시 자신이 무엇을 최대화할 것인지를 배워야 하며, 목적에 관해 불확실성이 존재하더라도 적절히 작동해야 한다.■ 인공지능이 사회에 미치는 영향을 좀 더 자세하게 다루었다. 여기에는 윤리, 공정성, 신뢰, 안정성에 관한 핵심적인 문제들을 고찰한다.■ 각 장 끝의 연습문제들을 온라인 사이트로 옮겼다. 덕분에 강사들의 요구와 이 분야 및 인공지능 관련 소프트웨어 도구의 발전에 맞게 연습문제들을 계속 추가, 갱신, 개선할 수 있게 되었다.
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엑셀] 가중치를 부여한 계산 – sumproduct함수
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각 시험에 따라 가중치를 각각 부여하고 이 가중치를 반영해서 백점 만점으로 환산하는 경우를 생각해보자.
아래 그림처럼 각 학년별 점수가 있을 때 1학년은 20%, 2학년 30%, 3학년은 50%를 반영해서 백점 만점으로 환산해야 하는 경우를 예를 든다.
시간이 조금 걸리지만 제일 무식한(?) 방법으로 계산하면 각 학년 점수에 해당 가중치를 곱하고 그 결과를 합하면 되긴 된다.
엑셀을 다루는 만큼 조금 세련되게(?) Sumproduct함수를 이용해서 한번에 계산해보자.
sumproduct함수는 “배열 또는 범위의 대응되는 값끼리 곱해서 그 합을 구하는” 함수이다.
아래 그림처럼 각각 학년별 가중치를 배열로 만들고 그 배열과 각 학년 점수를 곱한 다음 그 합을 구하도록 한다.
J5셀의 수식은 다음과 같다
=SUMPRODUCT($C$2:$E$2,C5:E5)
엑셀 가중평균 구하기, 실전 사용법 총정리
엑셀 가중평균 구하기 공식, 실전 사용법 총정리
엑셀 가중평균 구하기 목차 바로가기
가중평균 구하기 공식
= SUMPRODUCT (데이터범위, 가중치범위) / SUM (가중치범위)
가중평균은 언제 사용하나요?
평균에는 다양한 종류가 있습니다. 일상생활에서 주로 사용되는 산술평균을 포함하여, 비즈니스에서 사용되는 가중평균, 그리고 기하평균, 조화평균 및 이동평균 등.. 상황에 따라 사용되는 평균은 아주 다양한데요.
그 중 가중평균은 실제 비즈니스에서 가장 많이 사용되면서도 가장 중요한 평균계산법으로 실무자라면 반드시 알아둬야 할 필수항목입니다.
특히 피벗테이블을 사용할 경우, 피벗테이블의 ‘계산항목’ 중 ‘평균’으로 계산할 때 발생하는 ‘단순평균, 평균의 오류’를 조심해야 하는데요. 관련 내용은 다른 영상강의에서 자세히 다뤄드렸습니다.
가중평균이란 무엇인가요?
가중평균은 무엇을 ‘평가’할 때 사용되는 평균 계산법입니다. 예를들어 아래 기업평가표를 예제로 보겠습니다.
각 기업을 5개 항목으로 나눠, ‘경영역량’, ‘관리역량’, ‘지속성’, ‘사회기여, ‘혁신성’ 점수를 평가한 뒤, 평균점수를 계산한다고 가정하겠습니다. 만약 위 그림처럼, 5개 항목의 단순평균을 계산한다면, 올바른 평균점수가 계산될까요?
정답은 ‘아니오’ 입니다. 만약 5개의 항목이 각각 동일한 비중을 갖고 있다면 단순평균이 맞겠지만, 현업에서는 각 항목마다 중요도가 다르기 때문에, 각 항목의 비중을 고려해서 평균점수를 계산해야 합니다.
바로 이럴때 가중평균을 사용합니다.
= [ ( 항목별 점수 * 중요도 ) 합계 ] ÷ [ 중요도 합계 ]
= SUMPRODUCT ( 항목별점수, 중요도) / SUM (중요도)
또 다른 예제를 볼까요? 아래와 같이 한 식당의 김밥판매내역 중, 평균 판매단가를 분석하다고 가정하겠습니다.
이럴 경우 AVERAGE 함수를 사용하여 단순평균을 계산하면, 올바른 평균 판매단가가 계산될까요?
= (1,500 + 1,300 + 1,500 + 1,500 + 1,000 + 1,200 + 1,500 + 800 ) / 8
= 10,300 / 8
= 1,287.5 원
정답은 ‘아니오’ 입니다. 왜냐하면 각 업체마다 판매된 개수가 다르기 때문에, 판매된 개수도 같이 고려하여 평균판매단가를 계산해야합니다.
따라서 가중평균은 아래 공식으로 계산됩니다.
= [ ( 단가 * 개수 ) 합계 ] / [개수 합계]
= SUMPRODUCT (단가, 개수) / SUM (개수)
= 130,000 / 125
= 1,040 원
가중평균은 왜 사용해야 하나요?
두번째 예제인 김밥 판매내역에서 계산된 평균판가로 제품의 수익률을 분석한다고 가정하겠습니다. 보통 김밥 하나를 만드는데 들어가는 원가가 800원이라고 했을시, 단순평균으로 계산한 제품의 수익률은 (1,287.5원 – 800원 ) / 800원 = 61% 가 됩니다.
과연 이 수익률은 올바르게 계산되었을까요?
정답은 아닙니다.
단순평균으로 계산한 평균판가인 1,287.5원에 전체 판매개수인 125개를 곱하면, 전체 매출액인 130,000원이 아닌 160,937.5원 이라는 엉뚱한 값이 나오는 것을 볼 수 있습니다.
이는 판매자료에서 중요도에 해당하는 ‘개수’를 고려하지 않고 평균을 계산해서 그런것인데요. 따라서 이럴 경우 가중평균을 사용하여 평균판가를 계산한 뒤, 제품의 수익률을 분석해줘야 합니다.
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오빠두엑셀의 강의 예제파일은 여러분을 위해 자유롭게 제공하고 있습니다.
[엑셀공식] 엑셀 가중평균 구하기 공식 예제파일 다운로드 관련 기초함수 가중평균 공식의 동작원리 SUMPRODUCT 함수로 데이터범위와 가중치범위 곱셈의 합계을 반환 합니다. (예: 개수*단가의 합계 = 총매출, 항목별점수*가중치 = 전체점수 등) = SUMPRODUCT (개수범위, 단가범위)= 총매출 SUMPRODUCT 함수로 계산된 값을 가중치의 합계로 나눠 가중평균을 계산 합니다. = SUMPRODUCT (개수범위, 단가범위) / SUM (개수범위)
= 총매출/전체판매개수
= (가중평균으로 계산된) 평균판가 링크 : MS 홈페이지 SUMPRODUCT 함수 사용법 바로가기
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