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
  • Attente dans le temps
  • Tenir compte de plusieurs possibilités

Pot à pourboires

Probabilité avancée : l'incertitude dans les données

Fonctionnement des calculs de valeur attendue

  1. Repérer 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 continuez d'acheter des billets de loterie !
  • Un billet de loterie : gagner (USD 1,000) ou perdre le prix du billet (USD 2)
  • 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 : possibilités 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 sondages :
    • Les données de marché fournissent des probabilités
  • Jugement d'expert :
    • Les estimations d'experts fournissent des probabilités

Données et recherche

Probabilité avancée : l'incertitude dans les données

Exemple : décisions de tarification

Demande Unités vendues Probabilité Revenus ($)
Élevée 1000 30 % 50 000
Modérée 700 50 % 35 000
Faible 400 20 % 20 000
Revenus attendus totaux 36 500

 

  • L'entreprise peut :
    • Comparer les revenus attendus au seuil de rentabilité
    • Revoir la stratégie de tarification
Probabilité avancée : l'incertitude dans les données

Passons à la pratique !

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