重さ重みは、特定の指標に対する相対的な概念であり、全体の評価における指標の重要性を指します。

評価プロセスでは、全体の評価における各評価要素の役割を異なる方法で扱うために、オブジェクトのさまざまな側面の重要性を評価するために重みが使用されます。つまり、エンドポイントのない評価は客観的な評価ではありません。

右の基本公式

重みを求める基本的な式は次のとおりです。

$latex {p\mathop{{}}\nolimits_{{i}}\text{ }=\text{ }\frac{{ \mu \mathop{{}}\nolimits^{{2}}}}{{m \mathop{{}}\nolimits_{{i}}\mathop{{}}\nolimits^{{2}}}}\text{ }{ \left( {i\text{ }=\text{ }1, \text{ }2,\text{ }…} \right) }}$

式中、$latex { \mu }$ は任意の定数、$latex {m\mathop{{}}\nolimits_{{i}}}$ は中間誤差です。

重みは誤差の二乗に反比例することがわかります。つまり、 $latex {m\mathop{{}}\nolimits_{{i}}\text{ の場合、精度が高くなるほど重みも大きくなります。 }=\text{ }\mu} $ の場合、$latex {p\mathop{{}}\nolimits_{{i}}\text{ }=\text{ }1}$ があるため、誤差の中央値になります。重みが 1 の観測値。通常、重みは 1 です。 の重みは単位重みです。重み 1 の観測値は単位重みの観測値、$latex { \mu }$ は中央値誤差です。単位重量観測値の誤差。単位重量中央誤差と呼ばれます。

各観測値の重み間の比例関係は次のように書くことができます。

$latex {p\mathop{{}}\nolimits_{{1}}\text{ }:\text{ }p\mathop{{}}\nolimits_{{2}}\text{ }:\text{ }⸳⸳ ⸳\text{ }:\text{ }p\mathop{{}}\nolimits_{{n}}\text{ }=\text{ }\frac{{ \mu \mathop{{}}\nolimits^{{ 2}}}}{{m\mathop{{}}\nolimits_{{1}}\mathop{{}}\nolimits^{{2}}}}\text{ }:\text{ }\frac{{ \mu \mathop{{}}\nolimits^{{2}}}}{{m\mathop{{}}\nolimits_{{2}}\mathop{{}}\nolimits^{{2}}}} \text{ }:\text{ }⸳⸳⸳\text{ }:\text{ }\frac{{ \mu \mathop{{}}\nolimits^{{2}}}}{{m\mathop{{ }}\nolimits_{{n}}\mathop{{}}\nolimits^{{2}}}}\text{ }=\text{ }\frac{{1}}{{m\mathop{{}} \nolimits_{{1}}\mathop{{}}\nolimits^{{2}}}}\text{ }:\text{ }\frac{{1}}{{m\mathop{{}}\nolimits_ {{2}}\mathop{{}}\nolimits^{{2}}}}\text{ }:\text{ }⸳⸳⸳\text{ }:\text{ }\frac{{1}}{ {m\mathop{{}}\nolimits_{{n}}\mathop{{}}\nolimits^{{2}}}}$

観測値のグループの重みの比率は、それらの二乗誤差の逆数の比率に等しいことがわかります。