Calculs de valeur attendue

Probabilité avancée : l’incertitude dans les données

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

Qu’est-ce que la valeur attendue ?

  • Moyenne pondérée
  • Espérance dans le temps
  • Tenir compte de plusieurs issues

Pot à pourboires

Probabilité avancée : l’incertitude dans les données

Comment fonctionnent les calculs de valeur attendue

  1. Identifier les issues possibles
  2. Attribuer des probabilités
  3. Calculer la valeur attendue
  4. Interpréter les résultats et décider

$$

  • En moyenne, vous perdrez de l’argent si vous achetez des billets de loterie !
  • Un billet de loterie : gagner (1 000 USD) ou perdre le prix du billet (2 USD)
  • Gagner : 0,1 %, perdre : 99,9 %
  • Valeur attendue :

$(0.001*1000)+(0.999*2) = -1$

Probabilité avancée : l’incertitude dans les données

Calculs de valeur attendue en pratique

  • Vue d’ensemble : issues et leurs probabilités
  • Équilibrer risque et rendement
  • Exemples d’application :
    • Fixer les prix des produits
    • Évaluer l’impact financier de différentes stratégies
    • Comparer la rentabilité d’options sur actions

Équilibre

Probabilité avancée : l’incertitude dans les données

Comment déterminer les probabilités pour la valeur attendue ?

  • Analyse des données historiques :
    • Les tendances passées donnent des probabilités
  • Études de marché et enquêtes :
    • Les données du marché donnent des probabilités
  • Jugement d’experts :
    • Les estimations d’experts donnent des probabilités

Données et recherche

Probabilité avancée : l’incertitude dans les données

Exemple : décisions de prix

Demande Unit. vendues Probabilité Revenu ($)
Forte 1000 30% 50 000
Modérée 700 50% 35 000
Faible 400 20% 20 000
Revenu attendu total 36 500

 

  • L’entreprise peut :
    • Comparer le revenu attendu au seuil de rentabilité
    • Revoir la stratégie de prix
Probabilité avancée : l’incertitude dans les données

Passons à la pratique !

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