期待値の計算

Advanced Probability: データの不確実性

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

期待値とは

  • 加重平均
  • 時間にわたる期待値
  • 複数の可能性を考慮

チップ瓶

Advanced Probability: データの不確実性

期待値の計算手順

  1. 可能な結果を特定
  2. 確率を割り当て
  3. 期待値を計算
  4. 解釈して意思決定

$$

  • 宝くじを買い続けると平均して損をします。
  • 宝くじ: 当たり（USD 1,000）または外れ（券代 USD 2 を失う）
  • 当たる: 0.1%、外れる: 99.9%
  • 期待値:

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

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期待値の実務活用

  • 全体像: 可能性とその確率
  • リスクとリターンのバランス
  • 主な適用例:
    • 製品価格の設定
    • 戦略ごとの財務影響を評価
    • 株式オプションの収益性を比較

バランス

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期待値の確率はどのように決まるか

  • 過去データの分析:
    • 過去の傾向から確率を推定
  • 市場調査とアンケート:
    • 市場データから確率を算出
  • 専門家の判断:
    • 専門家の見積もりで確率を設定

データと調査

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例: 価格設定の判断

需要 販売数量 確率 収益 ($)
高 1000 30% 50,000
中 700 50% 35,000
低 400 20% 20,000
期待収益 合計 36,500

 

  • 企業は次を実施可能:
    • 期待収益と損益分岐点を比較
    • 価格戦略を見直す
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Ayo berlatih!

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