天气预报是不是平均？
首先，要了解“平均”的定义。 平均是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数所得的商，即“平均值（mean value）”。它反映了一组数据的集中趋势，即向哪个数值靠拢。 在气象学里，通常用“算术平均”和“加权平均”来计算某一时间跨度里的气象要素值的“平均”。
1.算术平均 算术平均就是一组数据中各个数据之和再除以数据的个数。它可以是线性计算，也可以是非线性计算。以日平均气温为例，有如下三种计算方法： 以上计算结果的差别来源于数据采集的精度和日期数目的不同。精度越高、日期越多，结果越接近实际值；反之则偏离实际值越远。如果根据有限的日期里采集的气象要素值用上述方法计算其平均值并预测未来一段时间内的平均值，那么计算的结果就反映了这些有限的数据所共同指向的趋势，也就是“平均”的结果——它们都趋向于0℃，因为0℃出现在所有数据的中间位置。但是，这样的“平均”忽略了每个数据在整个数据集里不同的地位！ 为了反映各数据在整体情况中的重要性，我们引入了“权重”的概念。
2.加权平均 加权平均是在算术平均的基础上，针对每组数据赋予一个权值，然后对所有数据的权值求和后再除以其和。 这种算法下，每个数据的计算结果都受所有其他数据的影响，它们的值都会向中间数据靠拢，也就是趋向于一种“均值”。当权值给定时，加权平均的计算结果就不取决于数据采样精度和样本大小。只要给定合理权值，加权平均可以很好地适应非线性数据分布。它是更一般的情况下的“平均”。 最后想说明的是，无论是算术平均还是加权平均，得到的都只是某个时间段或者某件事物的“平均”情况。它代表不了个体，也不表示整体。所以，对于个人而言，没有所谓“适合”或“不适合”的说法。人们可以根据自己的需求选择最适合自己风格的衣服，做最适合自己的事……而“最适”也没有所谓“最佳”一说，它只是一个描述性概念而已。