Il valore atteso (indicato spesso come E(X) oppure μ) è un concetto fondamentale nella teoria della probabilità e nella statistica. Rappresenta la media pesata dei possibili valori di una variabile casuale, dove i pesi sono le probabilità di ottenere ciascun valore. In altre parole, è il valore che ci si aspetta di ottenere in media se l'esperimento venisse ripetuto un numero infinito di volte.
Definizione:
Variabile casuale discreta: Il valore atteso di una variabile casuale discreta X è calcolato come:
E(X) = Σ [x * P(X = x)]
dove:
Variabile casuale continua: Il valore atteso di una variabile casuale continua X è calcolato come:
E(X) = ∫ [x * f(x) dx]
dove:
Proprietà importanti:
Importanza e Utilizzo:
Il valore atteso è ampiamente utilizzato in diversi campi, tra cui:
Esempio:
Consideriamo il lancio di un dado equo a 6 facce. La variabile casuale X rappresenta il numero ottenuto. Calcoliamo il valore atteso:
E(X) = (1 * 1/6) + (2 * 1/6) + (3 * 1/6) + (4 * 1/6) + (5 * 1/6) + (6 * 1/6) = 3.5
Quindi, il valore atteso del lancio di un dado equo è 3.5. Anche se non è un valore che possiamo effettivamente ottenere in un singolo lancio, rappresenta la media dei valori che otterremmo se lanciassimo il dado un numero infinito di volte. Vedi: Esempio%20di%20calcolo%20del%20valore%20atteso.
Differenza tra media campionaria e valore atteso:
È importante distinguere tra la media campionaria (calcolata su un insieme finito di dati osservati) e il valore atteso (un concetto teorico basato sulla distribuzione di probabilità). La media campionaria è una stima del valore atteso. All'aumentare della dimensione del campione, la media campionaria tende a convergere al valore atteso (per la legge dei grandi numeri). Vedi: Legge%20dei%20grandi%20numeri.
Limitazioni:
È fondamentale notare che il valore atteso non è sempre il miglior indicatore di ciò che accadrà. In particolare, quando si tratta di eventi rari ma con conseguenze significative (come il rischio di fallimento di un'azienda), concentrarsi solo sul valore atteso potrebbe portare a decisioni subottimali. In questi casi, è importante considerare anche la variabilità (misurata tramite la varianza e la deviazione standard) e la forma della distribuzione di probabilità. Vedi: Varianza e Deviazione%20Standard.
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