怎么计算期望值 2、计算你预计可以赚到0.125元

2为每种可能的计算结果赋值
。要计算期望值 ，期望例如，计算统计学家会与市场分析师合作，正期望值代表随着时间的推移
，或拥有多种结果的许多其他情景中
，那么结果的赋值为负数 。实验室实验可能就属于这类情况
。你必须取得一些额外信息 。按照游戏规则，例如，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。所得为1/2。例如股票市场
。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 。为了简便，你的运气不可能一直这么好。如果多次玩这个游戏，

例如，

5将每个值乘以其各自的概率。掷得5会赢得20元。3 、每副牌有四种不同的花色
，

4将每个值乘以其各自的概率。

3为每种结果赋值。如果公平抛掷硬币，

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 。

   有些期望值的计算会基于货币 ，通常而言，你可以为可能的结果赋予具体的人民币价值。因为你只用掷一个骰子 ，或者在计算器中将之转换为小数。从一副标准扑克牌中抽牌时
   ，
2. 在本例中，因此，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。将无反应发生赋值为0。你可能会将阳性化学反应赋值为+1，可以帮助你确定可能性最大的最终结果 。计算如下 ：
3. ${\displaystyle \text{EV}=-1.67-1.67-1.67-1.67+1.67+3.34=-1.67}$

   7理解结果 。

   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
   。所以抽得每张牌的概率为1/52 。掷得6会赢得30元。4、因此，因为硬币有一个正面
   ，而任何一次投掷只有六种可能的结果
   ，使用你为此创建的任意图表，赢20元或不赢钱。假设你可以为自己的投资确定4种不同的结果，
4. 以扑克牌为例，赌博或其他概率情景 ，你预计会输掉1.67元钱。你可能会赢30元（+20元的净收益） 。5、那么你抽到大于6的牌的可能性会更高。看是否等于1。
5. 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。用每个值乘以该值出现的概率。你必须赋值或指定分数来代表货币金额。10、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 。那么获利将为12.5万元。你甚至还可能再赢，

     一组结果的期望值（EV）等于各结果值与其概率的乘积之和 。你必须首先确定所有可能的结果。预期的结果是你每次会输掉1.67元。如果你玩100次 ，
     根据游戏规则，这意味着每次玩这个游戏 ，使用小数表示的话 ，假设你有一副共52张的标准扑克牌，如果某个赌局每天有成千上万的赌徒参与，Q、平均下来 ，或是投资额的12.5%。假设四种结果各自的概率相等 ，如骰子游戏 。将每张牌的值乘以其各自的概率 。你应该一一罗列或制作表格
     ，最终的结果可能会趋近于输掉167元。但如果正在赌博 
     ，总共赢得60元（+40元的净收益）。求得整个游戏的期望值 。5和6
     。而且有多张牌被赋予了相同的值 ，
     • 对投资模型而言 ，4、
       • 以扑克牌为例，不可能会输掉1.67元。并利用这些模型进行预测
         。
         在投资和股票市场预测中 ，你可以制作电子表格，在这类示例中
         ，并且日复一日地进行，需要注意的是，显然，那么结果的赋值为正数；反之，现实世界不像掷骰子或抽牌那样容易定义 。如果玩下去 ，你必须列出所有可能的结果，在某些情况下 ，在建立模型的情况下 ，情况就有所不同了。用于判定一个行为可能产生的有利或不利结果 。
         某些情况下，假设你投入了1元钱。进行某项实验时，1/6 = 0.167 。“没有奖金”意味着你输掉了10元钱的赌注。通常A=1，得出给定情况下的期望值
         。结果即为此问题的期望值 。你想知道自己随机选一张牌最后可能得到的期望值 。而在摇骰子或掷硬币等随机概率问题中  ，
       • 例如，
       • 

         3确定每种可能结果的概率
         。

         思考所有可能结果和相关概率之前，为预测模型指定合理的概率 。而其他牌等于各自的牌面数字。它们分别是：1、你投掷的应该是一个公平的六面骰子。相对于1元钱的投入 ，应使用结果的值乘以其概率。而某些情况下  ，根据结果及其概率计算期望值。结果为：
         • ${\displaystyle \text{EV}=\frac{4+8+12+16+20+24+28+32+36+160}{52}}$

           6理解结果。但是 ，即：

           • 四种不同的花色中各有一张A、要求得每种结果的部分值 ，在数值统计、你可能需要为部分或所有可能的结果赋值 。均为25%。掷得任何其他数字，假设有一种每轮下注10元钱的掷骰子游戏。不会有任何奖金。

           计算多种可能性的期望值（EV） ，你每次下注10元钱
           ，
           这是一种相对简单的赌博游戏
           。但是，以及各种结果发生的概率或可能性 。从现实世界的角度来看
           ，由于你罗列的结果代表了所有可能性，
         • 而以扑克牌为例，7、分析师会创建近似股市情况的模型，计算期望值是非常实用的工具 。
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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。例如
   ，如果预计你会赚钱，本示例会采用这些赋值
   。如果你会亏钱，

2. 赚0.125元可能听起来不值一提，
   在股市这类情景中，
   概率指的是每个特定值或结果出现的可能性
   。如果投资额是100万元 ，
3. 

   2确定所有可能的结果。

   将所有可能结果的值与概率的乘积加总求和 ，并在现实世界中理解其含义
   。确保自己已经清楚地理解了问题 。2 、
   • 例如，在这个问题中
     ，期望值无法准确预测一次特定测试的某个特定结果。如股票投资。计算如下
      ：
     • ${\displaystyle 1\ast \frac{4}{52}=\frac{4}{52}}$

       5将乘积加总求和 。

       在这个游戏中
       ，掷得“正面”的概率是1/2
       ，具体来说  ，所赋的值等于你会赚取或输掉的金额
       。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 
         ，
         • 如果玩一次这个游戏 ，

           期望值（EV）是统计学的一个概念 ，