期望值演算法的合理性

『壹』 財務管理裡面，期望值的計算有什麼意義

期望值並不能衡量風險的大小，它只是埋碰所有可能輸出值的加權平均數，是預期的數字，而標准離差是各種可能的結果與期望值的偏離程度的表示，所以，只有在期望值相同的情況下，才有必要比較標准離差，在預期相同的情況下，選擇風險較小的方案。

在財務慧派管理方面，期望值是個參考值，是對彎碧談於未來可能結果的一個預測，根據計算得到的期望值是否符合企業利益，可在一定程度上決定某項決策是否需要執行。

(1)期望值演算法的合理性擴展閱讀：

期望值是隨機試驗在同樣的機會下重復多次的結果計算出的等同「期望」的平均值。需要注意的是，期望值並不一定等同於常識中的「期望」——「期望值」也許與每一個結果都不相等。（換句話說，期望值是該變數輸出值的平均數。期望值並不一定包含於變數的輸出值集合里。）

『貳』 期望值怎麼算

期望值的計算步驟如下：

1、確譽御茄定所有可能的結果。計算多種可能性的期望值（EV），可以幫助你確定可能性最大的最終結果。首先，你必須確慶察定可能出現的具體結果。你應該一一羅列或製作表格，以更加明確地了解各種結果。

2、為每種可能的結果賦值。有些期望值的計算會基於貨幣，如股票投資。有些可能基於顯而易見的數值，如骰子游戲。而某些情況下，你可能需要為部分或所有可能的結果賦值。

5、將乘積加總求和。一組結果的期望值（EV）等於各結果值與其概率的乘積拆攔之和。使用你為此創建的任意圖表，將乘積加總，結果即為此問題的期望值。

6、理解結果。期望值最適合用在會多次重復進行的測試或實驗。例如，如果某個賭局每天有成千上萬的賭徒參與，並且日復一日地進行，那麼就能很好地應用期望值來描述預期結果。但是，期望值無法准確預測一次特定測試的某個特定結果。

『叄』 期望值怎麼算的

投資生產A產品的期望為64萬元，投資生產B產品的期望為41萬元。

解答遲喊過程為：

1、先求A,B兩種產品成功的概率：

P(A)=40/50=0.8，P(B)=35/50=0.7。

2、投資生產A產品的期望為E(A)=0.8*100+0.2*（-80）=64；

投資生產B產品的期望為E(B)=0.7*80+0.3*(-50)=41。

E(A)>E(B)

所以投資A產品要好，頃螞因為A平均獲利水平高於B。

(3)期望值演算法的合理性擴展閱讀：

數學期望的性質：

1、設X是隨機變數，C是常數，則E（CX）=CE（X）。

2、設X，Y是任意兩個隨機變數，則有E（X+Y）=E（X）+E（Y）。

3、設X，Y是相互獨立的隨機變雀旦埋量，則有E（XY）=E（X）E（Y）。

4、設C為常數，則E（C）=C。

期望的應用

1、在統計學中，想要估算變數的期望值時，用到的方法是重復測量此變數的值，然後用所得數據的平均值來作為此變數的期望值的估計。

2、在概率分布中，數學期望值和方差或標准差是一種分布的重要特徵。

『肆』 數學期望的性質有哪些

數學期望的性質：

1、設X是隨機變數，C是常數，則E（CX）=CE（X）。

2、設X，Y是任意兩個隨機變數，則有E（X+Y）=E（X）+E（Y）。

3、設X，Y是相互獨立的隨機變數，則有E（XY）=E（X）E（Y）。

4、設C為常數，則E（C）=C。

(4)期望值演算法的合理性擴展閱讀：

期望的應用

1、在統計學中，想要估算變數的期望值時，用到的方法是重復測量此變數的值，然後用所得數據的平均值來作為此變數的期望值的估計。

2、在概率分布中，數學期望值和方差或標准差是一種分布的重要特徵。

3、在古典力學中，物體重心的演算法與期望值的演算法近似，期望值也可以通過方差計算公式來計算方差：

4、實際生活中，賭博是數學期望值的一種常見應用。

『伍』 Cma考p1基礎知識：期望值概念和優缺點

CMA認證與其他財務會計認證有相同也有異處，其中所有的會計知識都是相通的、互滲的，且不同於CPA，CMA是在校生也可以考取的，最重要的是國家及企業都承認CMA證書。下面深空網將介紹Cmap1基礎知識之期望值概念和優缺點。
期望值的定義
期望值是一種將金額與概率分布的每種可能結果相關聯的方法。事件的期望值是通過將每個結果的概率乘以其收益（或成本）並將乘積相加得到的。
期望值的優缺點
1、優點：
作為一種科學管理的工具，期望值法可以在一種不確定的狀態下進行客觀分析和決策。而且期望值法提供的是最優的決策結果。
2、缺點：
這種客觀的決策方法則是建立在主觀的數據預估的基礎之上的，比如，自然狀態的發陵塵生概率和不同狀態下的收益都是主觀判斷的結果。一旦數據發生變化，其決策的結果就很有可能發生變化。因此，主觀的輸入降低了決策方法本身的客觀性。此外，期望值本質上就是平均值，
它的內在邏輯就是決策者持有風險中立的態度，但是事實上絕大多數的人都是風險規避者。
期望值相關知識點的例題分析
公司推出一條新生產線，高增長概率為60%，帶來的期攜皮望收益為＄220,000；低增長概率為20%，帶來的期望收益為＄100,000；經濟衰退概率為20%，帶來的期望收益為-＄150,000；根據以上信息期望值應該為多少？
A、＄122,000
B、＄152,000
C、＄170,000
D、＄182,000
正確答案：A
答案解析：期望值可以用每種情況下的概率和期望收益相乘之後相加求和得到。
所以根據這道題的信息，期望值=60%×＄220,000+20%×＄100,000+20%×(-＄150,000)=＄122,000
綜上，本題應選擇尺隱禪A選項。

『陸』 評價期望值理論的科學性和局限性

期望理論（Expectancy Theory），又稱作「效價-手段-期望理論」，北美著名心理學家和行為科學家維克托·弗魯姆於1964年在《工作與激勵》中提出來的激勵理論。期望理論的基礎是：人之所以能夠從事某廳旦項工作並達成目標，是因為這些工作和組織目標會幫助他們達成自己的目標，滿足自己某方面的需要。弗魯姆認為，某一活動對某人的激勵力量取決於他所能得到結果的全部預期價值乘以他認為達成該結果的期望概率。 期望效用函數理論（Expected Utility Theory）並高， 期望效用函數理論是20世紀50年代，馮·諾依曼和摩根斯坦(Von Neumann and Morgenstern)在公理化假設的基礎上，運用邏輯和數學工具，建立了不確定條件下對理性人(rational actor)選擇進行分析的框架。不過， 該理論是將個體和群體合而為一的。後來，阿羅和德布魯（Arrow and Debreu）將其吸收進瓦爾拉斯均衡的框架中，成為處理不確定性決策問題的分析範式，進而構築起現代微觀經濟學並由此展開的包括宏觀、金融、計量等在內的宏偉而扮蔽擾又優美的理論大廈。

『柒』 請問，數學概率中的【期望值】的意義如何看待期望值以彩票為例。

你說的對，如果把購買一次彩票看作是一次事件，豎明那麼購買N次彩票就是N項的獨立同分布事件，顯然可以由E(X1+X2+...+Xn)=Ex1+EX2+...+EXn來計算出，由於兩種彩票每個EXi都是相等的，它們的總期望收益自然亂或也是相等的。分布上體現了隨機變數在不同樣本點上的取值，而期望是所有樣本點和其相應概率的加權平均，所以分布不同，期望相同是件很正常的事。
如果你哪裡不懂還可以繼續追問。很高余陪告興與你討論概率論的問題。

『捌』 期望值的定義解釋

1、期望值是指人們對所實現的目標主觀上的一種估計；
2、期望值是指人們對自己的行為和努力能否導致所企求之結果的主觀估計,即根據個體經驗判斷實現其目標可能性的大小；
3、期望值是指對某種激勵效能的預測；
4.期望值是指社會大眾對處在某一社會地位、角色的個人或階層所應當具有的道德水準和人生觀、價值觀的全部內涵的一種主觀願望。
在概率和統計學中，一個隨機變數的期望值（英文：expected value）（或期待值）是變數的輸出值乘以其機率的總和，換句話說，期望值是該變數輸出值的平均數。期望值並不一定包含於變數的輸出值集合里襲漏渣。
例如，美國賭場中經常用的輪盤上有38個數字，每一個數字被選中的幾率都是相等的。賭注一般壓在其中某一個數字上，如果輪盤的輸出值和這個數字相等，那麼下賭者可以將相當於賭注35倍的獎金和原賭注拍悄拿回（總共是原賭注的36倍），若輸出值和下壓數字不同，則賭注就輸掉了。因此，如果賭注是1美元的話，這場賭博的期望值是：( -1 × 37/38 ) + ( 36 × 1/38 ), 結果是 -0.0263。也就是說，平均起來每賭一次就會輸掉2.6美分。 如搜吵果X是在機率空間(Ω, P)中的一個隨機變數，那麼它的期望值 E(X) 的定義是：
E(X)=∫ΩXdp
並不是每一個隨機變數都有期望值的，因為有的時候這個積分不存在。如果兩個隨機變數的分布相同，則它們的期望值也相同。
如果 X 是一個離散的隨機變數，輸出值為 x1, x2, ...， 和輸出值相應的機率為p1, p2, ... （機率和為1）, 那麼期望值 E(X) 是一個無限數列的和。
上面賭博的例子就是用這種方法求出期望值的。
如果X的機率分布存在一個相應的機率密度函數f(x)，那麼 X 的期望值可以計算為：
這種演算法是針對於連續的隨機變數的，與離散隨機變數的期望值的演算法同出一轍，由於輸出值是連續的，所以把求和改成了積分。