가중평균 계산기 (값×가중치 평균)

가중평균 계산기에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 단순 평균은 모든 값이 같은 비중으로 반영됩니다. 하지만 성적의 과제·시험 비중, 투자 포트폴리오 비율, 상품 단가×수량처럼 “비중(가중치)”이 다르면 단순 평균은 정확한 판단에 부족할 수 있습니다. 이 가중평균 계산기는 값(x)과 가중치(w)를 입력하면 가중평균(Σxw/Σw) 을 무료로 간편하게 계산해 줍니다. 또한 어떤 항목이 평균을 크게 끌어올리거나 낮추는지 기여도(값×가중치) 를 그래프와 표로 확인할 수 있습니다. 결과는 참고용이며, 입력 기준(가중치의 의미)을 정리한 뒤 활용하는 것을 권장합니다.

가중평균 계산기
가중평균 계산기
값과 가중치를 입력하면 가중평균과 항목별 기여도를 그래프·표로 계산합니다.
ULTRA
항목별로 입력하거나, CSV 형태로 한 번에 붙여넣을 수 있습니다.
평균에 반영할 값입니다.
비중/수량/시간 등 가중치입니다(0보다 커야 함).
평균에 반영할 값입니다.
비중/수량/시간 등 가중치입니다(0보다 커야 함).
추가 항목이 있으면 입력하세요.
추가 항목의 가중치입니다(입력 시 0보다 커야 함).
추가 항목이 있으면 입력하세요.
추가 항목의 가중치입니다(입력 시 0보다 커야 함).
줄바꿈으로 여러 항목을 입력하세요. 형식: 값,가중치 (헤더는 있어도/없어도 됩니다).
요약에 보여줄 “가중 기여도” 상위 항목 개수입니다.
CSV 입력이 길어질 수 있어 표시 행 수를 제한합니다.
가중치 단위가 서로 다르면 의미 있는 평균이 되기 어렵습니다. 같은 기준(비중/수량/시간)으로 입력하세요.

계산 기준

가중평균은 다음 공식으로 계산합니다.

  • 가중평균 = Σ(값×가중치) ÷ Σ(가중치)

여기서 가중치는 “비중, 수량, 시간” 등 무엇이든 될 수 있지만, 모든 항목이 동일한 기준의 가중치여야 의미가 있습니다.
예를 들어 성적 비중(%)을 가중치로 쓰거나, 단가 평균을 구할 때 수량을 가중치로 쓰는 식입니다.

가중평균 계산기 입력 방법

  • 항목별 입력: 값 1~2는 필수, 3~4는 선택입니다.
  • CSV 입력: 여러 항목이 많다면 값,가중치 형태로 줄마다 입력하면 됩니다(헤더는 있어도 됩니다).
  • “상위 기여 항목 수”를 조정하면 그래프에서 상위 항목만 깔끔하게 볼 수 있습니다.

가중평균 계산기 계산 예시

예시) 시험 80점(40%), 기말 95점(60%)이라면 가중평균 = (80×0.4 + 95×0.6) ÷ (0.4+0.6)= (32 + 57) ÷ 1.0 = 89점 이때 평균에 더 큰 영향을 준 항목은 가중치가 큰 “기말(60%)”입니다.

해석 가이드

  • Σw(가중치 합계) 가 0이면 가중평균은 계산할 수 없습니다.
  • 가중치가 “비중(%)”이라면 0.4처럼 소수로 넣어도 되고 40처럼 정수로 넣어도 됩니다. 다만 한 방식으로 통일해야 합니다.
  • 표의 “가중치 비중(%)”은 Σw 기준으로 계산되어, 내 입력에서 어떤 항목이 비중이 큰지 빠르게 확인할 수 있습니다.

자주 묻는 질문 FAQ

단순 평균과 가중평균은 언제 달라지나요?

단순 평균은 모든 값이 같은 비율로 반영됩니다. 가중평균은 가중치가 큰 항목일수록 결과에 더 강하게 영향을 줍니다. 따라서 항목별 비중이 다른 데이터(성적 비율, 단가×수량, 시간 가중 등)는 가중평균이 더 적합합니다.

가중치에 %를 넣어도 되나요? (예: 40, 60)

가능합니다. 가중평균 공식은 Σw로 나누기 때문에 40/60처럼 넣어도 결과는 동일합니다. 다만 어떤 항목은 0.4로, 다른 항목은 60으로 섞으면 비중이 깨져 의미가 없어집니다. 입력 전 “가중치 단위”를 한 번만 정해 일관되게 넣는 것이 핵심입니다.

가중치 합계가 1이 아니면 문제인가요?

문제가 아닙니다. 공식이 Σw로 나누기 때문에 합계가 1이 아니어도 정상 계산됩니다. 예를 들어 수량(3개, 7개)처럼 합계가 10이 되어도 괜찮습니다. 중요한 건 가중치가 “같은 기준”으로 비교 가능해야 한다는 점입니다.

‘기여도(값×가중치)’ 그래프는 어떻게 해석하나요?

그래프는 항목별로 값×가중치(xw)가 큰 순서대로 보여줍니다. xw가 크면 평균을 끌어올리는 영향이 상대적으로 크다고 볼 수 있습니다(단, 값이 음수면 해석이 달라질 수 있음). 평균이 예상과 다르면, 상위 기여 항목부터 입력값과 가중치가 맞는지 점검해 보세요.

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