Warto jednak zwrócić uwagę na to, że kwadrat obliczonej w ten sposób niepewności nie jest już nieobciążonym estymatorem wariancji.
Jeżeli niepewność zewnętrzna jest znacząco mniejsza od wewnętrznej może to oznaczać, że użyte niepewności są przeszacowane; jeśli niepewność zewnętrzna jest większa od wewnętrznej może to sugerować niedoszacowanie niepewności. Jeśli rzeczywiście nie mamy zaufania do wartości obliczonych niepewności, można je pomnożyć przez wartość i obliczyć niepewność zewnętrzną i wewnętrzną jeszcze raz.
Przykład – implementacja w Pythonie Poniżej przedstawiono przykładowy program w języku Python obliczający średnią ważoną ocen. Oceny są pogrupowane według wag, a każdej wadze odpowiada lista wartości liczbowych (mogą one mieć również charakter ułamków, np. 3.75 lub 4.5). W przypadku braku ocen dla danej wagi stosuje się pustą listę.def srednia_wazona_ocen(oceny_wagi): SO = 0 # ważona suma ocen SW = 0 # suma wag
for waga, oceny in oceny_wagi.items(): SO += sum(oceny) * waga SW += len(oceny) * waga
if SW == 0: return 0
return SO / SW
# Przykład
# Dane wejściowe waga: [lista ocen] oceny_wagi = { 1: [5, 5, 5], 2: [], 3: [4, 4] }
srednia = srednia_wazona_ocen(oceny_wagi)
print(f"Średnia ważona ocen = {srednia:.2f}")
Zobacz też
środek ciężkości środek masy
Przypisy
Kategoria:Średnie