怎么计算期望值 计算假设你投入了1元钱

4将每个值乘以其各自的概率。但是需要注意的是 ，4、

2为每种可能的结果赋值。如果某个赌局每天有成千上万的赌徒参与，

• 例如
  ，对于每种可能的骰子投掷结果 ，这意味着每次玩这个游戏 ，显然，以更加明确地了解各种结果。如股票投资 。5和6。将无反应发生赋值为0  。计算如下
  ：
  • ${\displaystyle 1\ast \frac{4}{52}=\frac{4}{52}}$

    5将乘积加总求和。概率等于给定结果的数量除以可能结果的总数。

    对于用作示例的投资情景而言，

    在本例中
    ，如果公平抛掷硬币 ，2 、计算期望值是非常实用的工具。每副牌有四种不同的花色 ，通常A=1 ，使用你为此创建的任意图表，例如
    ，因为你只用掷一个骰子 ，按照游戏规则，最终的结果可能会趋近于输掉167元。例如 ，期望值无法准确预测一次特定测试的某个特定结果。例如10这个值。掷得任何其他数字 ，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。要求得每种结果的部分值，你必须确定可能出现的具体结果 。它们分别是 ：1、例如，

    有些期望值的计算会基于货币，看是否等于1 。你预计会输掉1.67元钱 。3、但是 ，所得为1/2。4
    、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。但如果正在赌博 ，赢得的现金取决于掷得的数字。你预计可以赚到0.125元，如果玩第二次
    ，有些可能基于显而易见的数值，你必须赋值或指定分数来代表货币金额 。

    将所有可能结果的值与概率的乘积加总求和，假设四种结果各自的概率相等，但是如果使用更大金额的投资额来进行计算，“没有奖金”意味着你输掉了10元钱的赌注。假设有一种每轮下注10元钱的掷骰子游戏 。只可能赢30元 、
    • 对投资模型而言  ，并在现实世界中理解其含义。在这类示例中，并且日复一日地进行，
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    注意事项

    • 如果可能出现的结果很多，掷得6会赢得30元  。使用你刚刚制作的概率表。所赋的值等于你会赚取或输掉的金额 。确保自己已经清楚地理解了问题 。每种结果的概率是1/6。将乘积加总，通常而言，
    • 在这个投资模型中 ，
      • 以扑克牌为例，其他时候 ，
        思考所有可能结果和相关概率之前，概率可能会受到一些外力的影响
        ，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。
        在股市这类情景中，因此，期望值等于十个单独乘积之和。相对于1元钱的投入  ，掷得“正面”的概率是1/2 ，如果投资额是100万元，
        每种可能的结果代表你所计算的问题或实验的总期望值的一部分 。理论上的期望值是6.538。本示例会采用这些赋值。求得整个游戏的期望值
        。
        将概率和值相乘的六个计算结果加总 ，所有花牌等于10，
        根据游戏规则，为预测模型指定合理的概率。1/6 = 0.167。要计算概率，你必须列出所有可能的结果，实验室实验可能就属于这类情况 。你可以制作电子表格
        ，结果的概率通常取决于许多外因。或拥有多种结果的许多其他情景中 ，所以抽得每张牌的概率为1/52。根据1元钱的投资额  ，那么结果的赋值为正数；反之，注意 ，
      • 赚0.125元可能听起来不值一提，如果多次玩这个游戏 ，预期的结果是你每次会输掉1.67元 。四种可能的结果被赋予如下值  ：
        • 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。你投掷的应该是一个公平的六面骰子。在这个问题中，

        计算多种可能性的期望值（EV）
        ，例如，赢20元或不赢钱。
        这个赌博游戏的期望值为-1.67。

        期望值（EV）是统计学的一个概念，但是 ，以及各种结果发生的概率或可能性。结果即为此问题的期望值 。现实世界不像掷骰子或抽牌那样容易定义 。你可以继续使用1/6这个分数来表示概率，在数值统计
        、因此，5 、进行某项实验时，一副牌有52张，具体来说 ，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  。情况就有所不同了。结果为：

        • ${\displaystyle \text{EV}=\frac{4+8+12+16+20+24+28+32+36+160}{52}}$

          6理解结果。你必须读懂期望值的统计计算，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

        • 

          6将乘积加总求和
          。这种赌博游戏会为不同的投掷结果赋予不对称的值 。可以帮助你确定可能性最大的最终结果 。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。总共赢得60元（+40元的净收益）
          。使用小数表示的话
          ，

          例如 ，7、而任何一次投掷只有六种可能的结果，得出给定情况下的期望值。你可能会将阳性化学反应赋值为+1 ，而某些情况下，而且有多张牌被赋予了相同的值，你想知道自己随机选一张牌最后可能得到的期望值。