假设您需要显示棒球队的表现（我的软件问题与体育无关，但是......）。带负数的加权平均值
让我们假设你选择25％的量表与蝙蝠第一次在蝙蝠击中的击球手的百分比有关。 接下来的25％与球队投手数量的百分比有关，他们在一场比赛中投出n次罢工。 最后的50％与在比赛中得分的球队击球手的百分比有关。
明显的计算是（.25 *百分比1）+（.25 *百分比2）+（.5 *百分比3）。这将等于一些最终计算< 100.
假设您想为算法添加一些“负数”部分。例如，在比赛中出现错误的守场员比例。这将如何作为算法的一部分？我不认为你可以说这个百分比是-50％（负数），然后再增加一个50％，总和达到100％。这是行不通的，因为你可能有一个最终计算结束> 100
更新：（给实际的例子）
如果我们总重量百分比那么我们是100％，但计算可以出来为> 100
只需添加它。如果守场员是完美的，其误差率0，0 *（ - 。5）= 0，您的计算仍然有可能的最大值为1.您不需要任何修正系数。
感谢您的回应，我没有看到它。你能用我更新的例子（百分比1-4在各自的权重）为例吗？对我而言，我仍然可以使用加权为100％但包括负数百分比的权重> 1（或100）。 – 2010-09-21 22:13:26
我会将更新示例中的百分比4保留为50％。那么，如果每个球员都是完美的，结果是100％。如果每个人除了守场员都很完美，而且守场员极其糟糕，结果却是50％，反映了获胜的机会减少。 – mtrw 2010-09-21 22:20:48
我喜欢那样！我只需要有一个规则，积极的必须加起来100％和负面可以是0和100％之间的任何东西 – 2010-09-21 22:39:14
您可以衡量一个团队与任意限制或者可能是所有团队中最差的团队相比的表现。
所以，如果你想的错误计算为50％，与100
.5 * (100 - NumberOfErrors)
任意限制或者你可以在联赛中
.5 * 100 * (MostErrorsInTheLeague - NumberOfErrors)/MostErrorsInTheLeague
这种方式衡量最差的一队，最差的球队将得到这个因素为零的分数，而一个没有错误的球队将得到满分五十分。
我认为你的第二个评论可能是我可以做的事情。问题是我不知道什么是“负面”。在我的例子中，很明显，在游戏中出现错误是很糟糕的。在我的世界里有几种这样的算法，用户需要确定这是“不好的”，并且应该对整体计算产生负面影响。如果用户可以将其定义为“负值”，那么我可以使用第二次计算。让我多想一想，但是谢谢 - 我认为这是一个可能性。 – 2010-09-21 22:20:42
Mean Squared Error
Root Mean Square Deviation
其中这两个术语应该比较两个算法，其中误差可以是负值，以及积极的工作。
为什么不按照没有错误的守场员百分比来重铸呢？ – 2010-09-21 22:01:44
是的，这是有效的，但在“真实”业务需求中，他们真的想要这些“负面”情景。如果这是唯一的解决方案，那么我将不得不与他们讨论，但我需要看看我是否首先失去了一些东西。 – 2010-09-21 22:14:24