「重み付け計算」とは、データの各要素に重みを割り当て、それを用いて総和や平均などの計算を行う手法です。この手法は、特にデータの重要度や信頼度が異なる場合に有用で、多くの科学技術分野やビジネス分析で利用されています。
技術の流行時期
重み付け計算の概念は統計学において長い歴史を持っていますが、コンピュータの登場とともにデータ処理技術として1990年代から2000年代にかけて特に普及しました。この時期にデータサイエンスが急速に発展し、複雑なデータセットを効率的に処理するための方法として重み付けが注目されました。
「重み付け計算」の事例
- 文献要約
- 大量の学術文献や報告書から重要な情報を抽出・要約する際に、特定のキーワードやフレーズ、文脈に基づいて重み付けを行うことがあります。これにより、特定の主題に関連する重要な文献を効率的に識別できます。
- 統計的調査
- 調査データにおいて、サンプルの偏りを補正するために重み付けを行います。例えば、ある年齢層や性別が過少評価されている場合、そのグループのデータに高い重みをつけることで、推定結果が全体の母集団をより正確に反映するようにします。
- 情報検索
検索エンジンが文書をランキングする際に、キーワードの出現頻度（TF: Term Frequency）や文書全体におけるキーワードの希少性（IDF: Inverse Document Frequency）などの指標に基づいて重み付けを行います。この手法はTF-IDFと呼ばれ、検索結果の関連性を向上させるために用いられます。
「重み付け計算」の計算例
重み付け平均の計算式例は以下の通りです
