1樓：匿名使用者
你可參考文獻找到答案：1 數學期望模型應用例項 馬萍 科技資訊(科學教研) 2007-11-20 期刊 0 66 2 數學期望不等式的應用 劉敬 河北北方學院學報(自然科學版) 2008-08-15 期刊 0 4 3 數學期望在解決民事糾紛中的應用——訴訟與和解的選擇分析 劉淑環 數學的實踐與認識 2003-05-25 期刊 2 64 4 隨機結構空間的數學期望及應用 蘇永福 應用泛函分析學報 2005-03-30 期刊 1 54 5 數學期望在經濟問題中的應用 趙豔俠 吉林師範大學學報(自然科學版) 2005-05-10 期刊 0 270 6 離散型隨機變數的數學期望在法律、醫學和經濟等問題中的應用 陳衛東 廣東廣播電視大學學報 2005-12-25 期刊 0 139 7 數學期望的應用 斯日古楞 內蒙古師大學報(自然科學漢文版) 2000-03-30 期刊 0 228 8 數學期望法在高聚物共混體系輻射交聯中的應用 張萬喜; 王謀智; 孫家珍 輻射研究與輻射工藝學報 1991-07-02 期刊 1 4 9 非線性數學期望 江龍 山東大學 2005-04-10 博士 0 195 10 spiht演算法的改進及均值均方差在靜態影象壓縮中的應用 王明翠 青島科技大學 2007-04-18 碩士 0 40 11 離散型隨機變數的數學期望的求解應用 封希媛 科技資訊(科學教研) 2007-10-20 期刊 0 76 12 數學期望的應用 廖飛; 李楠 牡丹江師範學院學報(自然科學版) 2007-11-25 期刊 0 197 13 **數學期望在經濟生活中的應用 段麗凌 商場現代化 2008-04-15 期刊 0 112 14 離散型隨機變數的數學期望的求解應用 吳媚 科技資訊 2008-04-13 期刊 0 7 15 數學期望的應用舉例 郭立娟; 張野 大眾科技 2006-04-15 期刊 0 266 16 一類函式的期望及應用 吳偉 科技資訊 2007-01-20 期刊 0 18 17 對於條件數學期望應用的** 杜偉娟 牡丹江教育學院學報 2007-03-16 期刊 0 109 18 離散型隨機變數的數學期望在法律、醫學和經濟等問題中的應用 陳衛東 大眾科技 2005-05-01 期刊 0 128 19 **數學期望的計算與應用 徐麗君 攀枝花學院學報 2005-12-20 期刊 1 248 20 「空盒數」的數學期望及其應用 李汝全 萍鄉高等專科學校學報 2005-12-30 期刊 0 23
2樓：匿名使用者
在確定條件下，如同消費者
行為追求的目標是為了獲得最大的效用一樣，在不確定條件下消費者也是為了獲得最大的效用。但是在不確定條件下，消費者事先並不知道哪種結果會發生，所以他只是在事先做出最優的決定，以使他的期望效用最大化，為此才產生了期望效用的概念。 比如：
對於一張彩票l=[p;w1,w2]來說，彩票的期望效用函式為：e=pu(w1)+(1-p)u(w2) 式中，p和1-p分別是w1和w2發生的概率。 期望效用函式也被稱為馮。
諾依曼-摩根斯頓效用函式。其實消費者的期望效用就是就是消費者在不確定條件下可能得到的各種結果的效用的加權平均數。 應該很好理解的。
期望效用和期望值效用怎麼區分
3樓：匿名使用者
對不同的數值求期望，舉例說明就是如果以p概率得到x，以1-p的概率得到y，那麼期望效用就是p*u（x）+（1-p）*u（y）；
期望值效用當然是先算收入的期望值p*x+（1-p）*y，這個數值的效用也當然就叫期望值效用了。
他們的對比是指通常人們是否在保佑期望值收入還是在風險收入中選擇，當期望效用大於期望值效用時，可以通過重複的選擇理解他的決策，假如他能夠選擇n次的話，根據大數定律其所得的效用約等於n*[p*u（x）+（1-p）*u（y）],大於保有期望效用的n*u[p*x+（1-p）*y]，所以選擇這種風險是對他是有利的。
4樓：無敵的蠢豬
很簡單，根據公式，期望效用是概率在前，期望值效用就是效用在前。所以很簡單，就是賭。如果你期望效用大於期望值效用，就說明在這一件事情上你熱愛風險，因為風險所給你帶來的效用大於保守。哈哈哈
什麼是期望效用與期望值效用 20
5樓：景田不是百歲山
1、期望效用指的是消費者在不確定條件下可能獲得的各種結果的效用的加權平均數。如果用p和1-p表示兩種結果w和q發生的概率，則期望效用函式可記作eu=pu(w)+(1-p)u(q)，也可以寫成e
2、期望值效用是指一種風險的結果可能帶來的平均收益(即期望值)給消費者帶來的效用。消費者在不確定情況下可能得到的各種結果的加權平均數的效用。表示式為u[e（x）]=u(p1*x1+p2*x2..........
)
6樓：舒午
期望效用，是效用的加權平均數，是乙個平均效用值，乙個較為主觀的效用值；期望值效用，是貨幣財富加權平均值的效用，是乙個加權平均值的效用，乙個可以根據一定科學合理的方法得到的乙個比較客觀的效用值。
如果乙個較為主觀的效用值大於客觀的效用值，那麼你就是乙個風險愛好者。
如果乙個較為主管的效用值小於客觀的效用值，那麼你就是乙個風險迴避者。
7樓：吧內特權使用者
對不同的數值求期望，舉例說明就是如果以p概率得到x，以1-p的概率得到y，那麼期望效用就是p*u（x）+（1-p）*u（y）；
期望值效用當然是先算收入的期望值p*x+（1-p）*y，這個數值的效用也當然就叫期望值效用了。
他們的對比是指通常人們是否在保佑期望值收入還是在風險收入中選擇，當期望效用大於期望值效用時，可以通過重複的選擇理解他的決策，假如他能夠選擇n次的話，根據大數定律其所得的效用約等於n*[p*u（x）+（1-p）*u（y）],大於保有期望效用的n*u[p*x+（1-p）*y]，所以選擇這種風險是對他是有利的。
8樓：匿名使用者
先定義期望，以下函式符號說明：
p為**，p(a)為a商品**，p(b)為b商品**，u為效用函式，u（a）為a商品效用，u(b)為b商品效用
期望e（x）＝a×p（a）＋b×p（b）
期望值效用u（e（x）），表示此時期望的效用。
期望效用u'＝u（a）×p（a）＋u（b）×p（b）乙個先期望，後效用；乙個先效用，後期望
期望效用和期望值的效用有和區別 50
9樓：匿名使用者
對不同的數值求期望，舉例說明就是如果以p概率得到x，以1-p的概率得到y，那麼期望效用就是p*u（x）+（1-p）*u（y）；
期望值效用當然是先算收入的期望值p*x+（1-p）*y，這個數值的效用也當然就叫期望值效用了。
他們的對比是指通常人們是否在保佑期望值收入還是在風險收入中選擇，當期望效用大於期望值效用時，可以通過重複的選擇理解他的決策，假如他能夠選擇n次的話，根據大數定律其所得的效用約等於n*[p*u（x）+（1-p）*u（y）],大於保有期望效用的n*u[p*x+（1-p）*y]，所以選擇這種風險是對他是有利的。
期望值的效用，直接把期望值放進效用函式裡了，說明這個人是把期望值當做乙個「確定」的值來處理的，處理之後得到了乙個確定的效用（注意，得到的是效用函式的乙個實現值，當然是確定的）
而期望效用，是效用的期望值，期望值是乙個分布的mean，是帶有variance的，所以效用的期望值是帶風險的情況。
其實際意義就是：期望效用即我認為的效用是多少，是乙個主觀性的概念；期望值的效用是指根據一定的科學合理的方法所能得到的乙個比較客觀的值，這個值表示商品的實際效用。那麼如果我覺得我的期望效用或者說我的滿足程度比期望值的效用要小的話，我就覺得不划算，這就意味著我在規避風險。
期望效用函式 5
10樓：霸刀封天
權平均數是不同比重資料的平均數，加權平均數就是把原始資料按照合理的比例來計算，
若在一組數中，x1出現f1次，x2出現f2次，…，xk出現fk次，那麼(x1f1 + x2f2+ ... xkfk)÷ (f1 + f2 + ... + fk)叫做x1﹑x2…xk的加權平均數。
f1﹑f2…fk是x1﹑x2…xk的權。其中，算術平均數是加權平均數的一種特殊形式（它特殊在各項的權相等），當實際問題中，當各項權不相等時，計算平均數時就要採用加權平均數，當各項權相等時，計算平均數就要採用算數平均數。兩者不可混淆。
公式：編輯本段加權平均數 x拔=（x1f1 + x2f2+ ... xkfk）/n，其中f1 + f2 + ... + fk=n，f1，f2，…，fk叫做權。通過數和權的乘積來計算
1.在日常生活中，我們常用平均數表示一組資料的『平均水平』。
2.在一組資料裡，乙個資料出現的次數稱為權。
如果某個隨機變數x以概率pi取值xi，i=1,2,…,n，而某人在確定地得到xi時的效用為u(xi)，那麼，該隨機變數給他的效用便是：
u(x) = e[u(x)] = p1u(x1) + p2u(x2) + ... + pnu(xn)
其中，e[u(x)]表示關於隨機變數x的期望效用。因此u(x)稱為期望效用函式，又叫做馮·諾依曼—摩根斯坦效用函式（vnm函式）。另外，要說明的是期望效用函式失去了保序性，不具有序數性
期望效用、期望值效用如何區別？
11樓：°夏未夏至
e[u(x)] 期望效用，eu=pu(w1)+(1-p)u(w2)，w為結果，代表了風險。
u[e(x)] 期望值效用，u[pu(w1)+(1-p)u(w2)]，無風險時的效用。
當e[u(x)] < u[e(x)] 時，消費者是厭惡風險的。
12樓：周鑫奕
期望效用數學表示為e(u)，期望值效用數學表示為u(e)，這樣可以理解了嗎？
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