在我们的日常生活中，尤其是在统计和数学问题中，我们经常需要计算平均数。平均数是一组数据的代表值，它通过将所有数据加起来，然后除以数据的个数来得到。比如，你有好友小明、小华、小李，他们各自跑了100米，每个人跑的时间分别是：小明10秒，小华12秒，小李15秒。要找出他们三人平均跑步时间，你就可以这样做：（10 + 12 + 15）/ 3 = 37/3 = 每人大约12.33秒。这就是一个简单的平均计算过程。
但当我们面对不同重要性或影响力不一致的情况时，单纯使用均值可能就显得不够准确了。在这种情况下，我们需要用到加权平均数，也就是所谓的“加权均值”。
加权平均数，就是在求算术平均时，对每个数字进行赋予不同的重要性或权重，然后将这些被赋予相应权重后的数字相加，再除以总权重之和得到最终结果。这与普通的算术平均只是多了一步，将每个数据点乘以一个称为“权重”的因子。
举例来说，如果你想要知道你的成绩、家庭作业分数以及期末考试分数在学习效果上的贡献比例，那么你可以给这三个分数分别设定不同的质量系数，比如成绩为0.2（因为它占比很小）、家庭作业为0.4（因为它比较频繁）、期末考试为0.4（因为它决定性的作用最大）。然后把它们按照这个比例相乘后相加，再除以总和，即可得出它们对于整体学习效果贡献的大概率分布。
例如，如果我的成绩是80，家庭作业是70，期末考试是90，那么我的学习效果评估如下：
成绩 * 质量系數 = 80 * 0.2 = 16
家庭作业 * 质量系數 = 70 * 0.4 = 28
期末考试 * 质量系數 = 90 * 0.4 =36
所以，我对自己的学习成果评估应该是16+28+36=80，这意味着我认为自己80%以上的学术表现来自于家教及课堂知识，而剩下的部分则来自于其他辅助材料，如网络资源等。此方法提供了更精确地分析，并能根据实际情况调整各项指标，以达到更真实反映事物本质状态的一种统计手段。
最后，不论是在数学上还是生活中的决策制定，加weighted average 这样的工具都是非常有用的，它帮助我们更加客观地看待各种因素之间复杂关系，让我们的判断更加科学合理。