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我想加权一个元素列表并从列表中选择随机元素。我有以下javascript，可以做到这一点：

用户可以将权重设为 1 到 100 之间的数字。输入将是这样的：

如何自定义算法，使最后的权重列表总和为 100，并且每个元素都有正确的比例到 100%？

我有一个包含以下列的数据框：{'day','measurement'}

一天内可能会有几次测量（或根本没有测量）

例如：

和一系列系数： coef={-1:0.2, 0:0.6, 1:0.2}

我的目标是对数据进行重新采样并使用系数对其进行平均（应该忽略缺失的数据）。

这是我为计算而编写的代码

对于上面的示例，输出应为：

问题是代码永远运行，我很确定有更好的方法来重新采样系数。

任何建议将不胜感激！

我有一个包含八个变量的数据框。我想计算年度加权平均损失百分比的平均平均值。但是，并非我的数据集中每年都存在所有变量。最简单的方法是什么？下面包括一个示例数据集和最终所需的输出。

谢谢！

样本数据集

期望的输出（在 excel 中计算） 输出（加权平均百分比损失）

我需要在 mssql中计算Value_A、Value_B和的平均值。 我的问题是我需要的每一个信息都在一行中。Value_C

每个值都有自己的权重：

每列都可以为空。如果有值但没有权重，则权重为100，
如果有权重而没有值，则当然不考虑具体值

例如

第一栏：

第二栏：

我走了这么远来获得没有权重的 AVG 值

第二次尝试是选择值的总和将它们乘以它们的权重，然后将它们除以权重的总和。权重总和缺失。不知道怎么添加

背景：我有下表，其中包含服装品牌名称、销售品牌名称的数量、品牌名称带来的收入以及该品牌名称的每单位销售平均值。

目标：按品牌销量计算加权平均收入。

我现在拥有的：

问题：我在表达式错误中收到不能有聚合函数，我猜它可能在SUM(COUNT(*))上面的部分。

我只是想计算特定品牌的数量超过所有已售品牌的总数量（总和）。谁能告诉我我做错了什么？

谢谢您，我非常感谢您提前提供的任何帮助。

在随附的 data.table 中，我试图计算 AF2 列的 5 年加权平均值。AF2 是数据集中其他列的函数，基于以下内容：

这导致第 6-10 行的 NA 值。

以下代码（作为较早问题的结果提供）返回“NaN” - 由于 NA 值，这是有道理的。

如下修改以删除 NA，会提供错误消息（ColMeans 中的错误（data2[, -1, with = F], na.rm = T) : 'x' must be numeric）

所需的输出是以下代码（最终以表格形式用于所有区域和组）：

如何让 R 仅忽略 AF2 中的值为 NA 的行以计算“谷物”组的总加权平均值？最终，这将循环运行，计算 AF2 在其他 7 个组和其他 7 个区域中的加权平均值。

谢谢！

I have several weighted values for which I am taking a weighted average. I want to calculate a weighted standard deviation using the weighted values and weighted average. How would I modify the typical standard deviation to include weights on each measurement?

This is the standard deviation formula I am using.

When I simply use each weighted value for 'x' and the weighted average for '\bar{x}', the result seems smaller than it should be.

这是 10 星评级。

我的加权评分为 8.1，由 25 个用户评分得出。我想删除 1 个无效的用户评分 (7.5)，我如何对此进行直接计算？我不想重新计算剩下的所有 24 个评级。

我对这个 (8.1+7.5)/2 很坚持，但它并没有给我正确的答案

从加权评级中减去任何其他想法？

我有以下数据集（我的实际数据的简单版本）“数据”，并且想分别使用权重 w1 和 w2 计算变量 x1 和 x2 的加权平均值，分成两组（由变量 n 确定的组）。

我正在尝试使用 with() 来执行此操作，但运行此命令时出现错误：

另一方面，如果没有指定权重，它可以工作，但在这种情况下使用默认级别权重（即与使用 FUN=mean 相同）。

这个问题类似于group 和 column 的加权平均值，除了我的问题包括不同列的不同权重。我尝试使用数据表，但它遇到与 with() 相同的加权错误。提前感谢您的帮助。

想象一下像预订评论这样的事情，我们对每条评论都有一些按标准和一般评级的分数。

为了简单起见，我将使用字母，但想象 A 喜欢舒适，B 本地化等等。可用等级为 (1-4)

对于全球评级，我有这个（只是一个基本的平均称重）：

对于每个标准的平均值，我正在做一个算术平均值，然后将结果乘以 user_weighing：

所以，我的问题是我需要一个总分，在我的例子中是 2.55。但是，如果我独立查找每个分数，则 2.55 和 1.60 之间存在很大差异。有更好的方法来做我正在寻找的事情吗？