文章:計算各種可能性的預期值 (EV) 是確定隨時間推移最可能的結果的統計工具. 首先,你必須能夠確定具體的可能結果. 您應該列出這些或建立一個表來幫助定義結果. 例如,假設你有 52 張紙牌, 想找出隨機選擇的一張紙牌的預期值. 你需要列出所有可能的結果, 它們是:王牌,2,3,4,5,6,7,8,9,10,J,Q,K, 一些預期價值計算將以貨幣為基礎,如股票投資. 其他可能是自明的數值,這對許多<unk>子游戲來說是如此. 在某些情況下,你可能需要給一些或所有可能的結果賦值. 例如,在實驗室實驗中,你可能會給一個積極的化學反應賦予 +1 的值,給一個負的化學反應賦予 -1 的值,如果沒有發生反應,則賦予 0 的值. 在玩牌的例子中,傳統的價值是Ace=1,所有面牌都等於10,所有其他牌的價值都等於牌上顯示的數字. 給這個例子賦值. 概率是每個特定值或結果可能發生的機會. 在某些情況下,比如股票市場, 概率可能會受到一些外部因素的影響. 在計算這些例子中的概率之前, 你需要提供一些額外的資訊. 在一個隨機機會的問題中,比如<unk>子或硬幣,概率被定義為給定的結果的百分比除以可能結果的總數. 例如,在一個公平的硬幣中,<unk>頭<unk>的概率是1/2,因為有一個頭,除以總共兩種可能的結果 (頭或尾). 在玩<unk>的例子中, <unk>中有52張牌, 所以每張單獨的牌都有1/52的概率. 但是,要知道有四種不同的套裝, 例如,有多種方法來繪製10的值. 編制一個概率表可能有幫助,如下: 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 檢查所有概率的總和總共為1. 因為你的結果列表應該代表所有可能性, 概率的總和應該等於1. 每一個可能的結果代表你正在計算的問題或實驗的總預期值的一部分. 要找到每個結果的部分值, 乘以結果的值乘以其概率. 用你剛剛建立的概率表來做玩牌的例子. 乘以每張牌的值乘以相應的概率. 這些計算將看起來像這樣: 1<unk>452=452{\displaystyle 1*{\frac {4}{52}}={\frac {4}{52}}} 2<unk>452=852{\displaystyle 2*{\frac {4}{52}}={\frac {8}{52}}} 3<unk>452=1252{\displaystyle 3*{\frac {4}{52}}={\frac {12}{52}}} 4<unk>452=1652{\displaystyle 4*{\frac {4}{52}}=1052{\frac {16}{52}}} 5<unk>452=2052{\displaystyle 5*{\frac {4}{52}}=2052{\frac {52}}} 6<unk>452=24{\displaystyle 6*{\frac {160}{4}{52}}={\frac {24}{52}}={\frac {24}{52}}} 7<unk>52{\displaystyle 7\frac {52}=52} 1052{\frac {52}=162} 個人的概率是 使用你到目前為止建立的任何圖表或表格, 新增出產物, 結果將是問題的預期值. 對於玩<unk>的例子,預期值是十個單獨的產品的總和. 這個結果將是:EV=4+8+12+16+20+24+28+32+36+16052{\displaystyle {\text{EV}}={\frac {4+8+12+16+20+24+28+32+36+160}{52}}} EV=34052{\displaystyle {\text{EV}}={\frac {340}{52}}} EV=6.538{\displaystyle {\text{EV}}=6.538} 在您將執行描述的測試或實驗多次時,EV最適用. 例如,EV適用於<unk>博情況,描述每天成千上萬的<unk>徒的預期結果,一天又一天又一天. 然而,EV不能準確地預測一個特定測試的結果. 例如,當從標準牌<unk>中抽出一張牌時,在一個特定的抽出中,抽出2的概率等於抽出6或7或8或任何其他編號牌的概率. 在許多抽籤中, 預期的理論值是6.538. 很明顯, <unk>6538<unk>的牌子沒有在<unk>中. 但如果你是<unk>博的, 你會想得到一張高於6的牌.  什麼是總結?
確定所有可能的結果. 給每一個可能的結果賦值. 確定每個可能結果的概率. 每個值乘以相應的概率. 求出產物的總和. 解釋結果.