У нас вы можете посмотреть бесплатно ESTATÍSTICA - Média Aritmética Ponderada - Exercícios e Exemplos - 7º ano ‐ AULA 89 или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Nesta aula, você irá aprender a calcular Média Ponderada. Além de resolver exercícios, é claro! A média aritmética ponderada é uma variação da média aritmética simples, na qual diferentes elementos têm pesos diferentes na composição do resultado final. Em outras palavras, ao calcular a média aritmética ponderada, você atribui diferentes níveis de importância ou "pesos" a cada valor na média. Os pesos representam a importância relativa de cada valor na média. Quanto maior o peso, mais impacto esse valor terá na média final. Para que serve: A média aritmética ponderada é útil quando você deseja levar em consideração a influência desigual dos diferentes elementos na média total, refletindo assim com mais precisão a contribuição de cada valor para o resultado final. Algumas situações em que a média aritmética ponderada é aplicada incluem: Avaliação acadêmica: Ao calcular a média de notas, disciplinas com diferentes cargas horárias podem receber pesos diferentes. Análise financeira: Em cálculos financeiros, como o cálculo da média ponderada de ações em uma carteira de investimentos, onde o peso é dado ao valor investido em cada ação. Pesquisas e estatísticas: Em pesquisas de opinião, as respostas de diferentes grupos demográficos podem ser ponderadas de acordo com sua representatividade na população total. Planejamento de produção: Em ambientes de produção, a média ponderada pode ser usada para calcular tempos médios de produção, levando em consideração a quantidade de produção associada a cada período. A média aritmética ponderada é uma ferramenta flexível que permite uma análise mais precisa quando diferentes elementos têm importâncias distintas no contexto em questão.