怎么计算期望值 你必须取得一些额外信息

4将每个结果值乘以其各自的概率 。为预测模型指定合理的概率 。概率可能会受到一些外力的影响 ，

3为每种结果赋值。为了简便 ，即 ：

• 四种不同的花色中各有一张A 、

• 1.赚取与投资额相等的资金 = +1
• 2.赚回一半的投资 = +0.5
• 3.不赚不亏 = 0
• 4.亏掉全部投资 = -1

3确定每种结果的概率。在建立模型的情况下，

• 对投资模型而言，8、那么就能很好地应用期望值来描述预期结果
  。
广告

方法3方法3 的 3:求得骰子游戏的期望值

1. 

   1了解问题
   。

   计算多种可能性的期望值（EV），假设四种结果各自的概率相等，2 、
广告

注意事项

• 如果可能出现的结果很多
  ，因此，只可能赢30元
  、
• 例如，5和6 。你将从投资中获利。

4将每个值乘以其各自的概率 。K 。你可能需要为部分或所有可能的结果赋值。将无反应发生赋值为0 。掷得6会赢得30元。用每个值乘以该值出现的概率。预期的结果是你每次会输掉1.67元 。用于判定一个行为可能产生的有利或不利结果
。

• ${\displaystyle 1\ast \frac{4}{52}=\frac{4}{52}}$

  5将乘积加总求和。

广告

方法2方法2 的 3:计算投资的期望值

1. 

   1确定所有可能的结果。每种结果的概率是1/6。你必须列出所有可能的结果，

   • 如果玩一次这个游戏 ，扑克牌里没有“6.538”这张牌 。那么结果的赋值为负数。要求得每种结果的部分值，
   • 以扑克牌为例，你必须确定情景中可能发生的各种结果，掷得任何其他数字 ，5 、因此 ，在这个问题中
      ，赢得的现金取决于掷得的数字。但是如果使用更大金额的投资额来进行计算，而在摇骰子或掷硬币等随机概率问题中，因为你只用掷一个骰子，正期望值代表随着时间的推移，知道如何计算期望值是非常实用的
      。你可以制作电子表格，进行某项实验时，现实世界不像掷骰子或抽牌那样容易定义。将乘积加总，那么你抽到大于6的牌的可能性会更高。分析师会创建近似股市情况的模型
     ，例如股票市场。如股票投资
     。那么结果的赋值为正数；反之，所以抽得每张牌的概率为1/52。或是投资额的12.5%。如果玩第二次，具体如下 ：
     • 1. 赚取与投资额相等的资金
     • 2. 赚回一半的投资
     • 3. 不赚不亏
     • 4. 亏掉全部投资
   • 

     2为每种可能的结果赋值 。例如10这个值。求得整个游戏的期望值 。实验室实验可能就属于这类情况 。

     股票投资模型的期望值如下 ：

     • ${\displaystyle \text{EV}=0.25+0.125+0-0.25=0.125}$

       6理解结果
       。4、因为硬币有一个正面，

       将所有可能结果的值与概率的乘积加总求和，4、但是 ，
     • 例如
       ，或者在计算器中将之转换为小数 。赌博或其他概率情景，期望值无法准确预测一次特定测试的某个特定结果。你必须读懂期望值的统计计算 ，9
       、

     某些情况下，如果玩下去，不会有任何奖金。情况就有所不同了
     。不可能会输掉1.67元。

   使用所有可能结果的列表 ，在这类示例中，专业分析师的工作就是确认任何一只股票在任何一天发生涨或跌的可能性。如果公平抛掷硬币，这种赌博游戏会为不同的投掷结果赋予不对称的值 。
2. 

   2确定所有可能的结果 。并利用这些模型进行预测。但是，你预计可以赚到0.125元，期望值等于十个单独乘积之和。总共赢得60元（+40元的净收益）。根据结果及其概率计算期望值。因此概率的总和应该等于1 。要计算期望值 ，

   以扑克牌为例  ，例如，如果多次玩这个游戏 ，而其他牌等于各自的牌面数字。6、通常而言 ，一副牌有52张
   ，你应该一一罗列或制作表格，其他时候 ，例如，“没有奖金”意味着你输掉了10元钱的赌注。

   有些期望值的计算会基于货币，这意味着每次玩这个游戏，
3. 

   5将每个值乘以其各自的概率。

   概率指的是每个特定值或结果出现的可能性 。并在现实世界中理解其含义。你可能会将阳性化学反应赋值为+1，所得为1/2。
   针对这个问题 ，它们分别是 ：1、如果某个赌局每天有成千上万的赌徒参与
   ，本示例会采用这些赋值。对于每种可能的骰子投掷结果 ，均为25%。结果为：
   • ${\displaystyle \text{EV}=\frac{4+8+12+16+20+24+28+32+36+160}{52}}$

     6理解结果 。

     在本例中 ，7、你想知道自己随机选一张牌最后可能得到的期望值
     。你甚至还可能再赢，理论上的期望值是6.538。结果即为此问题的期望值 。有些可能基于显而易见的数值 ，注意，但如果正在赌博，

     而以扑克牌为例，还有股票市场投资，假设你有一副共52张的标准扑克牌，

     多次抽牌时，根据1元钱的投资额，

     思考所有可能结果和相关概率之前
     ，所有花牌等于10，使用你为此创建的任意图表，从一副标准扑克牌中抽牌时
     ，某次抽牌抽到2的可能性与抽到6或7或8或其他数字牌的可能性是相同的 。将阴性化学反应赋值为-1 ，计算期望值是非常实用的工具。你必须确定可能出现的具体结果。在数值统计、你可以为可能的结果赋予具体的人民币价值 。每副牌有四种不同的花色，你必须赋值或指定分数来代表货币金额 。由于你罗列的结果代表了所有可能性 ，概率等于给定结果的数量除以可能结果的总数 。结果的概率通常取决于许多外因  。如骰子游戏。赢20元或不赢钱 。
     在投资和股票市场预测中，
   • 对于用作示例的投资情景而言，得出给定情况下的期望值。你预计会输掉1.67元钱。计算如下：
     • 1.赚取与投资额相等的资金 = +1 * 25% = 0.25
     • 2.赚回一半的投资 = +0.5 * 25% = 0.125
     • 3.不赚不亏 = 0 * 25% = 0
     • 4.亏掉全部投资 = -1 * 25% = -0.25
   • 

     5所有乘积加总求和。

     • 以扑克牌为例 ，最终的结果可能会趋近于输掉167元 。你每次下注10元钱，

     一组结果的期望值（EV）等于各结果值与其概率的乘积之和。
     根据游戏规则
     ，你可能会赢30元（+20元的净收益）
     。假设你可以为自己的投资确定4种不同的结果，需要注意的是 ，计算如下：
   • ${\displaystyle \text{EV}=-1.67-1.67-1.67-1.67+1.67+3.34=-1.67}$

     7理解结果
     。以更加明确地了解各种结果
     。然后除以总共两种可能的结果（正面或反面），1/6 = 0.167 。如果投资额是100万元，从现实世界的角度来看，假设有一种每轮下注10元钱的掷骰子游戏。

   • 赚0.125元可能听起来不值一提
     ，和所有期望值问题一样，所有六种可能结果的值如下 ：
   • 1 = -10元
   • 2 = -10元
   • 3 = -10元
   • 4 = -10元
   • 5 = 20元收益 - 10元赌注 = +10元净值
   • 6 = 30元收益 - 10元赌注 = +20元净值
   • 

     4确定每种结果的概率。2、

     例如
     ，显然，

     方法1方法1 的 3:求得任意期望值

     1. 

        1确定所有可能的结果
        。用各数值乘以概率0.167 ：

        1 = -10元 * 0.167 = -1.67

        2 = -10元 * 0.167 = -1.67

        3 = -10元 * 0.167 = -1.67

        4 = -10元 * 0.167 = -1.67

        5 = 20元收益 - 10元赌注 = +10元净值 * 0.167 = +1.67

        6 = 30元收益 - 10元赌注 = +20元净值 * 0.167 = +3.34

     2. 

        6将乘积加总求和。你的运气不可能一直这么好。统计学家会与市场分析师合作，而任何一次投掷只有六种可能的结果，

4. 

   2为每种可能的结果赋值。确保自己已经清楚地理解了问题。你投掷的应该是一个公平的六面骰子。

   在这个游戏中 ，
5. 

   3确定每种可能结果的概率 。具体来说
   ，而且有多张牌被赋予了相同的值，假设你投入了1元钱。以及各种结果发生的概率或可能性 。首先，10
    、你必须首先确定所有可能的结果 。Q 、如果你会亏钱，制作一份如下的概率表可能会有所帮助：

   • 1 = 4/52
   • 2 = 4/52
   • 3 = 4/52
   • 4 = 4/52
   • 5 = 4/52
   • 6 = 4/52
   • 7 = 4/52
   • 8 = 4/52
   • 9 = 4/52
   • 10 = 16/52
   • 检查所有概率的总和 ，要计算概率，平均下来，按照游戏规则，如果你玩100次 ，但是需要注意的是，
     • 例如 ，