Obliczanie wartości oczekiwanej

Zaawansowane rachunki prawdopodobieństwa: niepewność w danych

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

Czym jest wartość oczekiwana?

  • Średnia ważona
  • Oczekiwany wynik w czasie
  • Uwzględnia wiele możliwości

Słoik na napiwki

Zaawansowane rachunki prawdopodobieństwa: niepewność w danych

Jak działa obliczanie wartości oczekiwanej

  1. Zidentyfikuj możliwe wyniki
  2. Przypisz prawdopodobieństwa
  3. Oblicz wartość oczekiwaną
  4. Zinterpretuj wyniki i podejmij decyzję

$$

  • Średnio tracisz pieniądze, kupując losy na loterię!
  • Los na loterię: wygrana (1000 USD) lub utrata ceny losu (2 USD)
  • Wygrana: 0,1%, przegrana: 99,9%
  • Wartość oczekiwana:

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

Zaawansowane rachunki prawdopodobieństwa: niepewność w danych

Wartość oczekiwana w praktyce

  • Szerszy kontekst: możliwości i ich prawdopodobieństwa
  • Równoważenie ryzyka i korzyści
  • Przykładowe zastosowania:
    • Ustalanie cen produktów
    • Ocena finansowego wpływu różnych strategii
    • Porównywanie rentowności opcji giełdowych

Równoważenie

Zaawansowane rachunki prawdopodobieństwa: niepewność w danych

Skąd pochodzą prawdopodobieństwa w wartości oczekiwanej?

  • Analiza danych historycznych:
    • Trendy historyczne dostarczają prawdopodobieństw
  • Badania rynku i ankiety:
    • Dane rynkowe dostarczają prawdopodobieństw
  • Ocena ekspertów:
    • Szacunki ekspertów dostarczają prawdopodobieństw

Dane i badania

Zaawansowane rachunki prawdopodobieństwa: niepewność w danych

Przykład: decyzje cenowe

Popyt Sprzedane jednostki Prawdopodobieństwo Przychód ($)
Wysoki 1000 30% 50 000
Umiarkowany 700 50% 35 000
Niski 400 20% 20 000
Łączny oczekiwany przychód 36 500

 

  • Firma może:
    • Porównać oczekiwany przychód z progiem rentowności
    • Zrewidować strategię cenową
Zaawansowane rachunki prawdopodobieństwa: niepewność w danych

Ćwiczmy!

Zaawansowane rachunki prawdopodobieństwa: niepewność w danych

Preparing Video For Download...