解释：

解释：

这个不合格标准专门与可用于评估和比较与期望值相关的策略相关。这意味着我们将使用我们对概率和期望值的知识来评估各种选择，并做出明智的决定，从长远来看，哪种选择更有利可图。因此，该标准依赖于对概率和预期均值公式的理解。首先，我们将讨论一般意义上的概率。

概率通常被定义为一个事件发生的机会或可能性。它通过识别两个组成部分来计算:事件和样本空间。事件被定义为我们希望观察到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件的所有可能结果的集合。用数学方法计算概率事件除以样本空间:

让我们举一个简单的例子:滚动骰子。我们想知道摇到1的概率。我们知道样本空间是6因为骰子有6条边或结果。而且，我们知道只有一条边的值为1;因此,

现在，让我们把它转换成百分比:

用分数形式表示的概率的值在0到1之间。1表示事件一定会发生，0表示事件不会发生。同样，以百分比表示的概率的值在0到100%之间，接近于0的概率不太可能发生，接近于100%的概率更可能发生。

根据这个逻辑，我们期望在骰子上掷一个特定的数字，每六次掷一次;然而，我们可能多次摇同一个数字，或者在六次摇中完全不摇。这种差异造成了预期平均值和实际平均值之间的差异。预期平均值是一种假设计算，假设样本量非常大，且没有中间变量(如辊上的不同力和辊间滚动的模具表面摩擦的变化)。在这种情况下我们可以计算任意数量的死在一个“完美世界”应该是6。另一方面,真正的或实际的意思是使用“真实”日期计算。在这些计算中，我们将掷一个骰子特定的次数，并利用它来开发掷特定次数的概率。值得注意的是，从理论上讲，经过大量或接近无限次的试验，实际均值最终将等于预期均值。换句话说,在许多卷我们最终会发现每个数字在死滚的六分之十一的概率。

现在，让我们讨论一下如何确定期望平均值。期望平均值的计算公式如下:

在这个方程中，变量被确定为:

我们可以用一个例子来说明这一点。提供了个人和各自尺寸的摩托车立方英寸的列表。如果你要从列表中随机选择一个人，那么你希望他们的摩托车是多大的?

让我们用这些信息来解决这个问题。为了解决摩托车问题，我们需要使用期望平均公式。我们将每个摩托车车主的发动机尺寸替换为其各自的概率并求解。

每个值被选中的概率都是一样的——十一分之一。因此，我们可以化简这个等式:

绕到最近的地方去。

注意，我们可以用这种简化的方式来解决这个问题，因为所有人被选中的概率都是相等的。如果他或她的概率不同，那么我们需要代入每个人各自被选中的概率。

现在，让我们用这些信息来解决问题。我们将使用期望均值公式，代入考虑到轻微事故和重大事故的概率，每一份保险单的长期预期赔付金额的变量。让我们从计算与高免赔额保险单相关的预期费用开始。让我们从计算高免赔额保单的主要和次要事故的费用开始。对轻微事故，损害金额低于免赔额的;因此，全部费用必须由驾驶者支付。相反，在重大事故上，驾驶者只需要支付全部免赔额;因此，我们可以写出如下公式:

代入已知值。

解决。

现在，我们需要通过将某一年保单的月支付总和相加，来计算该年的保单总成本。

接下来，我们需要计算与低免赔额保单相关的预期费用。让我们从计算低免赔额保单的主要和次要事故的费用开始。对于轻微事故，损害金额超过免赔额;因此，驾驶者只支付较低的免赔额。同样，在重大事故中，驾驶者只需要支付免赔额;因此，我们可以写出如下公式:

代入已知值。

解决。

现在，我们需要通过将某一年保单的月支付总和相加，来计算该年的保单总成本。

最后，我们需要从高免赔额保单中减去低免赔额保单的预期费用，以计算高免赔额保单的便宜程度。

正确的选择如下:

高免赔额保单更便宜

解释：

这个不合格标准专门与可用于评估和比较与期望值相关的策略相关。这意味着我们将使用我们对概率和期望值的知识来评估各种选择，并做出明智的决定，从长远来看，哪种选择更有利可图。因此，该标准依赖于对概率和预期均值公式的理解。首先，我们将讨论一般意义上的概率。

概率通常被定义为一个事件发生的机会或可能性。它通过识别两个组成部分来计算:事件和样本空间。事件被定义为我们希望观察到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件的所有可能结果的集合。用数学方法计算概率事件除以样本空间:

让我们举一个简单的例子:滚动骰子。我们想知道摇到1的概率。我们知道样本空间是6因为骰子有6条边或结果。而且，我们知道只有一条边的值为1;因此,

现在，让我们把它转换成百分比:

用分数形式表示的概率的值在0到1之间。1表示事件一定会发生，0表示事件不会发生。同样，以百分比表示的概率的值在0到100%之间，接近于0的概率不太可能发生，接近于100%的概率更可能发生。

根据这个逻辑，我们期望在骰子上掷一个特定的数字，每六次掷一次;然而，我们可能多次摇同一个数字，或者在六次摇中完全不摇。这种差异造成了预期平均值和实际平均值之间的差异。预期平均值是一种假设计算，假设样本量非常大，且没有中间变量(如辊上的不同力和辊间滚动的模具表面摩擦的变化)。在这种情况下我们可以计算任意数量的死在一个“完美世界”应该是6。另一方面,真正的或实际的意思是使用“真实”日期计算。在这些计算中，我们将掷一个骰子特定的次数，并利用它来开发掷特定次数的概率。值得注意的是，从理论上讲，经过大量或接近无限次的试验，实际均值最终将等于预期均值。换句话说,在许多卷我们最终会发现每个数字在死滚的六分之十一的概率。

现在，让我们讨论一下如何确定期望平均值。期望平均值的计算公式如下:

在这个方程中，变量被确定为:

我们可以用一个例子来说明这一点。提供了个人和各自尺寸的摩托车立方英寸的列表。如果你要从列表中随机选择一个人，那么你希望他们的摩托车是多大的?

让我们用这些信息来解决这个问题。为了解决摩托车问题，我们需要使用期望平均公式。我们将每个摩托车车主的发动机尺寸替换为其各自的概率并求解。

每个值被选中的概率都是一样的——十一分之一。因此，我们可以化简这个等式:

绕到最近的地方去。

注意，我们可以用这种简化的方式来解决这个问题，因为所有人被选中的概率都是相等的。如果他或她的概率不同，那么我们需要代入每个人各自被选中的概率。

现在，让我们用这些信息来解决问题。我们将使用期望均值公式，代入考虑到轻微事故和重大事故的概率，每一份保险单的长期预期赔付金额的变量。让我们从计算与高免赔额保险单相关的预期费用开始。让我们从计算高免赔额保单的主要和次要事故的费用开始。对轻微事故，损害金额低于免赔额的;因此，全部费用必须由驾驶者支付。相反，在重大事故上，驾驶者只需要支付全部免赔额;因此，我们可以写出如下公式:

代入已知值。

解决。

现在，我们需要通过将某一年保单的月支付总和相加，来计算该年的保单总成本。

接下来，我们需要计算与低免赔额保单相关的预期费用。让我们从计算低免赔额保单的主要和次要事故的费用开始。对于轻微事故，损害金额超过免赔额;因此，驾驶者只支付较低的免赔额。同样，在重大事故中，驾驶者只需要支付免赔额;因此，我们可以写出如下公式:

代入已知值。

解决。

现在，我们需要通过将某一年保单的月支付总和相加，来计算该年的保单总成本。

最后，我们需要从高免赔额保单中减去低免赔额保单的预期费用，以计算高免赔额保单的便宜程度。

正确的选择如下:

高免赔额保单更便宜

解释：

这个不合格标准专门与可用于评估和比较与期望值相关的策略相关。这意味着我们将使用我们对概率和期望值的知识来评估各种选择，并做出明智的决定，从长远来看，哪种选择更有利可图。因此，该标准依赖于对概率和预期均值公式的理解。首先，我们将讨论一般意义上的概率。

概率通常被定义为一个事件发生的机会或可能性。它通过识别两个组成部分来计算:事件和样本空间。事件被定义为我们希望观察到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件的所有可能结果的集合。用数学方法计算概率事件除以样本空间:

让我们举一个简单的例子:滚动骰子。我们想知道摇到1的概率。我们知道样本空间是6因为骰子有6条边或结果。而且，我们知道只有一条边的值为1;因此,

现在，让我们把它转换成百分比:

用分数形式表示的概率的值在0到1之间。1表示事件一定会发生，0表示事件不会发生。同样，以百分比表示的概率的值在0到100%之间，接近于0的概率不太可能发生，接近于100%的概率更可能发生。

根据这个逻辑，我们期望在骰子上掷一个特定的数字，每六次掷一次;然而，我们可能多次摇同一个数字，或者在六次摇中完全不摇。这种差异造成了预期平均值和实际平均值之间的差异。预期平均值是一种假设计算，假设样本量非常大，且没有中间变量(如辊上的不同力和辊间滚动的模具表面摩擦的变化)。在这种情况下我们可以计算任意数量的死在一个“完美世界”应该是6。另一方面,真正的或实际的意思是使用“真实”日期计算。在这些计算中，我们将掷一个骰子特定的次数，并利用它来开发掷特定次数的概率。值得注意的是，从理论上讲，经过大量或接近无限次的试验，实际均值最终将等于预期均值。换句话说,在许多卷我们最终会发现每个数字在死滚的六分之十一的概率。

现在，让我们讨论一下如何确定期望平均值。期望平均值的计算公式如下:

在这个方程中，变量被确定为:

我们可以用一个例子来说明这一点。提供了个人和各自尺寸的摩托车立方英寸的列表。如果你要从列表中随机选择一个人，那么你希望他们的摩托车是多大的?

让我们用这些信息来解决这个问题。为了解决摩托车问题，我们需要使用期望平均公式。我们将每个摩托车车主的发动机尺寸替换为其各自的概率并求解。

每个值被选中的概率都是一样的——十一分之一。因此，我们可以化简这个等式:

绕到最近的地方去。

注意，我们可以用这种简化的方式来解决这个问题，因为所有人被选中的概率都是相等的。如果他或她的概率不同，那么我们需要代入每个人各自被选中的概率。

现在，让我们用这些信息来解决问题。我们将使用期望均值公式，代入考虑到轻微事故和重大事故的概率，每一份保险单的长期预期赔付金额的变量。让我们从计算与高免赔额保险单相关的预期费用开始。让我们从计算高免赔额保单的主要和次要事故的费用开始。对轻微事故，损害金额低于免赔额的;因此，全部费用必须由驾驶者支付。相反，在重大事故上，驾驶者只需要支付全部免赔额;因此，我们可以写出如下公式:

代入已知值。

解决。

现在，我们需要通过将某一年保单的月支付总和相加，来计算该年的保单总成本。

接下来，我们需要计算与低免赔额保单相关的预期费用。让我们从计算低免赔额保单的主要和次要事故的费用开始。对于轻微事故，损害金额超过免赔额;因此，驾驶者只支付较低的免赔额。同样，在重大事故中，驾驶者只需要支付免赔额;因此，我们可以写出如下公式:

代入已知值。

解决。

现在，我们需要通过将某一年保单的月支付总和相加，来计算该年的保单总成本。

最后，我们需要从低免赔额保单中减去高免赔额保单的预期费用，以计算低免赔额保单的便宜程度。

正确的选择如下:

低免赔额保单更便宜

解释：

这个不合格标准专门与可用于评估和比较与期望值相关的策略相关。这意味着我们将使用我们对概率和期望值的知识来评估各种选择，并做出明智的决定，从长远来看，哪种选择更有利可图。因此，该标准依赖于对概率和预期均值公式的理解。首先，我们将讨论一般意义上的概率。

概率通常被定义为一个事件发生的机会或可能性。它通过识别两个组成部分来计算:事件和样本空间。事件被定义为我们希望观察到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件的所有可能结果的集合。用数学方法计算概率事件除以样本空间:

让我们举一个简单的例子:滚动骰子。我们想知道摇到1的概率。我们知道样本空间是6因为骰子有6条边或结果。而且，我们知道只有一条边的值为1;因此,

现在，让我们把它转换成百分比:

用分数形式表示的概率的值在0到1之间。1表示事件一定会发生，0表示事件不会发生。同样，以百分比表示的概率的值在0到100%之间，接近于0的概率不太可能发生，接近于100%的概率更可能发生。

根据这个逻辑，我们期望在骰子上掷一个特定的数字，每六次掷一次;然而，我们可能多次摇同一个数字，或者在六次摇中完全不摇。这种差异造成了预期平均值和实际平均值之间的差异。预期平均值是一种假设计算，假设样本量非常大，且没有中间变量(如辊上的不同力和辊间滚动的模具表面摩擦的变化)。在这种情况下我们可以计算任意数量的死在一个“完美世界”应该是6。另一方面,真正的或实际的意思是使用“真实”日期计算。在这些计算中，我们将掷一个骰子特定的次数，并利用它来开发掷特定次数的概率。值得注意的是，从理论上讲，经过大量或接近无限次的试验，实际均值最终将等于预期均值。换句话说,在许多卷我们最终会发现每个数字在死滚的六分之十一的概率。

现在，让我们讨论一下如何确定期望平均值。期望平均值的计算公式如下:

在这个方程中，变量被确定为:

我们可以用一个例子来说明这一点。提供了个人和各自尺寸的摩托车立方英寸的列表。如果你要从列表中随机选择一个人，那么你希望他们的摩托车是多大的?

让我们用这些信息来解决这个问题。为了解决摩托车问题，我们需要使用期望平均公式。我们将每个摩托车车主的发动机尺寸替换为其各自的概率并求解。

每个值被选中的概率都是一样的——十一分之一。因此，我们可以化简这个等式:

绕到最近的地方去。

注意，我们可以用这种简化的方式来解决这个问题，因为所有人被选中的概率都是相等的。如果他或她的概率不同，那么我们需要代入每个人各自被选中的概率。

现在，让我们用这些信息来解决问题。我们将使用期望均值公式，代入考虑到轻微事故和重大事故的概率，每一份保险单的长期预期赔付金额的变量。让我们从计算与高免赔额保险单相关的预期费用开始。让我们从计算高免赔额保单的主要和次要事故的费用开始。对轻微事故，损害金额低于免赔额的;因此，全部费用必须由驾驶者支付。相反，在重大事故上，驾驶者只需要支付全部免赔额;因此，我们可以写出如下公式:

代入已知值。

解决。

现在，我们需要通过将某一年保单的月支付总和相加，来计算该年的保单总成本。

接下来，我们需要计算与低免赔额保单相关的预期费用。让我们从计算低免赔额保单的主要和次要事故的费用开始。对于轻微事故，损害金额超过免赔额;因此，驾驶者只支付较低的免赔额。同样，在重大事故中，驾驶者只需要支付免赔额;因此，我们可以写出如下公式:

代入已知值。

解决。

现在，我们需要通过将某一年保单的月支付总和相加，来计算该年的保单总成本。

E(低\扣除)= \ 1715.0美元

最后，我们需要从低免赔额保单中减去高免赔额保单的预期费用，以计算低免赔额保单的便宜程度。

正确的选择如下:

低免赔额保单更便宜

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这个不合格标准专门与可用于评估和比较与期望值相关的策略相关。这意味着我们将使用我们对概率和期望值的知识来评估各种选择，并做出明智的决定，从长远来看，哪种选择更有利可图。因此，该标准依赖于对概率和预期均值公式的理解。首先，我们将讨论一般意义上的概率。

概率通常被定义为一个事件发生的机会或可能性。它通过识别两个组成部分来计算:事件和样本空间。事件被定义为我们希望观察到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件的所有可能结果的集合。用数学方法计算概率事件除以样本空间:

让我们举一个简单的例子:滚动骰子。我们想知道摇到1的概率。我们知道样本空间是6因为骰子有6条边或结果。而且，我们知道只有一条边的值为1;因此,

现在，让我们把它转换成百分比:

用分数形式表示的概率的值在0到1之间。1表示事件一定会发生，0表示事件不会发生。同样，以百分比表示的概率的值在0到100%之间，接近于0的概率不太可能发生，接近于100%的概率更可能发生。

根据这个逻辑，我们期望在骰子上掷一个特定的数字，每六次掷一次;然而，我们可能多次摇同一个数字，或者在六次摇中完全不摇。这种差异造成了预期平均值和实际平均值之间的差异。预期平均值是一种假设计算，假设样本量非常大，且没有中间变量(如辊上的不同力和辊间滚动的模具表面摩擦的变化)。在这种情况下我们可以计算任意数量的死在一个“完美世界”应该是6。另一方面,真正的或实际的意思是使用“真实”日期计算。在这些计算中，我们将掷一个骰子特定的次数，并利用它来开发掷特定次数的概率。值得注意的是，从理论上讲，经过大量或接近无限次的试验，实际均值最终将等于预期均值。换句话说,在许多卷我们最终会发现每个数字在死滚的六分之十一的概率。

现在，让我们讨论一下如何确定期望平均值。期望平均值的计算公式如下:

在这个方程中，变量被确定为:

我们可以用一个例子来说明这一点。提供了个人和各自尺寸的摩托车立方英寸的列表。如果你要从列表中随机选择一个人，那么你希望他们的摩托车是多大的?

让我们用这些信息来解决这个问题。为了解决摩托车问题，我们需要使用期望平均公式。我们将每个摩托车车主的发动机尺寸替换为其各自的概率并求解。

每个值被选中的概率都是一样的——十一分之一。因此，我们可以化简这个等式:

绕到最近的地方去。

注意，我们可以用这种简化的方式来解决这个问题，因为所有人被选中的概率都是相等的。如果他或她的概率不同，那么我们需要代入每个人各自被选中的概率。

现在，让我们用这些信息来解决问题。我们将使用期望均值公式，代入考虑到轻微事故和重大事故的概率，每一份保险单的长期预期赔付金额的变量。让我们从计算与高免赔额保险单相关的预期费用开始。让我们从计算高免赔额保单的主要和次要事故的费用开始。对轻微事故，损害金额低于免赔额的;因此，全部费用必须由驾驶者支付。相反，在重大事故上，驾驶者只需要支付全部免赔额;因此，我们可以写出如下公式:

代入已知值。

解决。

现在，我们需要通过将某一年保单的月支付总和相加，来计算该年的保单总成本。

接下来，我们需要计算与低免赔额保单相关的预期费用。让我们从计算低免赔额保单的主要和次要事故的费用开始。对于轻微事故，损害金额超过免赔额;因此，驾驶者只支付较低的免赔额。同样，在重大事故中，驾驶者只需要支付免赔额;因此，我们可以写出如下公式:

代入已知值。

解决。

现在，我们需要通过将某一年保单的月支付总和相加，来计算该年的保单总成本。

最后，我们需要从低免赔额保单中减去高免赔额保单的预期费用，以计算低免赔额保单的便宜程度。

正确的选择如下:

低免赔额保单更便宜

解释：

这个不合格标准专门与可用于评估和比较与期望值相关的策略相关。这意味着我们将使用我们对概率和期望值的知识来评估各种选择，并做出明智的决定，从长远来看，哪种选择更有利可图。因此，该标准依赖于对概率和预期均值公式的理解。首先，我们将讨论一般意义上的概率。

概率通常被定义为一个事件发生的机会或可能性。它通过识别两个组成部分来计算:事件和样本空间。事件被定义为我们希望观察到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件的所有可能结果的集合。用数学方法计算概率事件除以样本空间:

让我们举一个简单的例子:滚动骰子。我们想知道摇到1的概率。我们知道样本空间是6因为骰子有6条边或结果。而且，我们知道只有一条边的值为1;因此,

现在，让我们把它转换成百分比:

用分数形式表示的概率的值在0到1之间。1表示事件一定会发生，0表示事件不会发生。同样，以百分比表示的概率的值在0到100%之间，接近于0的概率不太可能发生，接近于100%的概率更可能发生。

根据这个逻辑，我们期望在骰子上掷一个特定的数字，每六次掷一次;然而，我们可能多次摇同一个数字，或者在六次摇中完全不摇。这种差异造成了预期平均值和实际平均值之间的差异。预期平均值是一种假设计算，假设样本量非常大，且没有中间变量(如辊上的不同力和辊间滚动的模具表面摩擦的变化)。在这种情况下我们可以计算任意数量的死在一个“完美世界”应该是6。另一方面,真正的或实际的意思是使用“真实”日期计算。在这些计算中，我们将掷一个骰子特定的次数，并利用它来开发掷特定次数的概率。值得注意的是，从理论上讲，经过大量或接近无限次的试验，实际均值最终将等于预期均值。换句话说,在许多卷我们最终会发现每个数字在死滚的六分之十一的概率。

现在，让我们讨论一下如何确定期望平均值。期望平均值的计算公式如下:

在这个方程中，变量被确定为:

我们可以用一个例子来说明这一点。提供了个人和各自尺寸的摩托车立方英寸的列表。如果你要从列表中随机选择一个人，那么你希望他们的摩托车是多大的?

让我们用这些信息来解决这个问题。为了解决摩托车问题，我们需要使用期望平均公式。我们将每个摩托车车主的发动机尺寸替换为其各自的概率并求解。

每个值被选中的概率都是一样的——十一分之一。因此，我们可以化简这个等式:

绕到最近的地方去。

注意，我们可以用这种简化的方式来解决这个问题，因为所有人被选中的概率都是相等的。如果他或她的概率不同，那么我们需要代入每个人各自被选中的概率。

现在，让我们用这些信息来解决问题。我们将使用期望均值公式，代入考虑到轻微事故和重大事故的概率，每一份保险单的长期预期赔付金额的变量。让我们从计算与高免赔额保险单相关的预期费用开始。让我们从计算高免赔额保单的主要和次要事故的费用开始。对轻微事故，损害金额低于免赔额的;因此，全部费用必须由驾驶者支付。相反，在重大事故上，驾驶者只需要支付全部免赔额;因此，我们可以写出如下公式:

代入已知值。

解决。

现在，我们需要通过将某一年保单的月支付总和相加，来计算该年的保单总成本。

接下来，我们需要计算与低免赔额保单相关的预期费用。让我们从计算低免赔额保单的主要和次要事故的费用开始。对于轻微事故，损害金额超过免赔额;因此，驾驶者只支付较低的免赔额。同样，在重大事故中，驾驶者只需要支付免赔额;因此，我们可以写出如下公式:

代入已知值。

解决。

现在，我们需要通过将某一年保单的月支付总和相加，来计算该年的保单总成本。

最后，我们需要从低免赔额保单中减去高免赔额保单的预期费用，以计算低免赔额保单的便宜程度。

正确的选择如下:

低免赔额保单更便宜

解释：

这个不合格标准专门与可用于评估和比较与期望值相关的策略相关。这意味着我们将使用我们对概率和期望值的知识来评估各种选择，并做出明智的决定，从长远来看，哪种选择更有利可图。因此，该标准依赖于对概率和预期均值公式的理解。首先，我们将讨论一般意义上的概率。

概率通常被定义为一个事件发生的机会或可能性。它通过识别两个组成部分来计算:事件和样本空间。事件被定义为我们希望观察到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件的所有可能结果的集合。用数学方法计算概率事件除以样本空间:

让我们举一个简单的例子:滚动骰子。我们想知道摇到1的概率。我们知道样本空间是6因为骰子有6条边或结果。而且，我们知道只有一条边的值为1;因此,

现在，让我们把它转换成百分比:

用分数形式表示的概率的值在0到1之间。1表示事件一定会发生，0表示事件不会发生。同样，以百分比表示的概率的值在0到100%之间，接近于0的概率不太可能发生，接近于100%的概率更可能发生。

根据这个逻辑，我们期望在骰子上掷一个特定的数字，每六次掷一次;然而，我们可能多次摇同一个数字，或者在六次摇中完全不摇。这种差异造成了预期平均值和实际平均值之间的差异。预期平均值是一种假设计算，假设样本量非常大，且没有中间变量(如辊上的不同力和辊间滚动的模具表面摩擦的变化)。在这种情况下我们可以计算任意数量的死在一个“完美世界”应该是6。另一方面,真正的或实际的意思是使用“真实”日期计算。在这些计算中，我们将掷一个骰子特定的次数，并利用它来开发掷特定次数的概率。值得注意的是，从理论上讲，经过大量或接近无限次的试验，实际均值最终将等于预期均值。换句话说,在许多卷我们最终会发现每个数字在死滚的六分之十一的概率。

现在，让我们讨论一下如何确定期望平均值。期望平均值的计算公式如下:

在这个方程中，变量被确定为:

我们可以用一个例子来说明这一点。提供了个人和各自尺寸的摩托车立方英寸的列表。如果你要从列表中随机选择一个人，那么你希望他们的摩托车是多大的?

让我们用这些信息来解决这个问题。为了解决摩托车问题，我们需要使用期望平均公式。我们将每个摩托车车主的发动机尺寸替换为其各自的概率并求解。

每个值被选中的概率都是一样的——十一分之一。因此，我们可以化简这个等式:

绕到最近的地方去。

注意，我们可以用这种简化的方式来解决这个问题，因为所有人被选中的概率都是相等的。如果他或她的概率不同，那么我们需要代入每个人各自被选中的概率。

现在，让我们用这些信息来解决问题。我们将使用期望均值公式，代入考虑到轻微事故和重大事故的概率，每一份保险单的长期预期赔付金额的变量。让我们从计算与高免赔额保险单相关的预期费用开始。让我们从计算高免赔额保单的主要和次要事故的费用开始。对轻微事故，损害金额低于免赔额的;因此，全部费用必须由驾驶者支付。相反，在重大事故上，驾驶者只需要支付全部免赔额;因此，我们可以写出如下公式:

代入已知值。

解决。

现在，我们需要通过将某一年保单的月支付总和相加，来计算该年的保单总成本。

接下来，我们需要计算与低免赔额保单相关的预期费用。让我们从计算低免赔额保单的主要和次要事故的费用开始。对于轻微事故，损害金额超过免赔额;因此，驾驶者只支付较低的免赔额。同样，在重大事故中，驾驶者只需要支付免赔额;因此，我们可以写出如下公式:

代入已知值。

解决。

现在，我们需要通过将某一年保单的月支付总和相加，来计算该年的保单总成本。

最后，我们需要从低免赔额保单中减去高免赔额保单的预期费用，以计算低免赔额保单的便宜程度。

正确的选择如下:

低免赔额保单更便宜

解释：

这个不合格标准专门与可用于评估和比较与期望值相关的策略相关。这意味着我们将使用我们对概率和期望值的知识来评估各种选择，并做出明智的决定，从长远来看，哪种选择更有利可图。因此，该标准依赖于对概率和预期均值公式的理解。首先，我们将讨论一般意义上的概率。

概率通常被定义为一个事件发生的机会或可能性。它通过识别两个组成部分来计算:事件和样本空间。事件被定义为我们希望观察到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件的所有可能结果的集合。用数学方法计算概率事件除以样本空间:

让我们举一个简单的例子:滚动骰子。我们想知道摇到1的概率。我们知道样本空间是6因为骰子有6条边或结果。而且，我们知道只有一条边的值为1;因此,

现在，让我们把它转换成百分比:

用分数形式表示的概率的值在0到1之间。1表示事件一定会发生，0表示事件不会发生。同样，以百分比表示的概率的值在0到100%之间，接近于0的概率不太可能发生，接近于100%的概率更可能发生。

根据这个逻辑，我们期望在骰子上掷一个特定的数字，每六次掷一次;然而，我们可能多次摇同一个数字，或者在六次摇中完全不摇。这种差异造成了预期平均值和实际平均值之间的差异。预期平均值是一种假设计算，假设样本量非常大，且没有中间变量(如辊上的不同力和辊间滚动的模具表面摩擦的变化)。在这种情况下我们可以计算任意数量的死在一个“完美世界”应该是6。另一方面,真正的或实际的意思是使用“真实”日期计算。在这些计算中，我们将掷一个骰子特定的次数，并利用它来开发掷特定次数的概率。值得注意的是，从理论上讲，经过大量或接近无限次的试验，实际均值最终将等于预期均值。换句话说,在许多卷我们最终会发现每个数字在死滚的六分之十一的概率。

现在，让我们讨论一下如何确定期望平均值。期望平均值的计算公式如下:

在这个方程中，变量被确定为:

我们可以用一个例子来说明这一点。提供了个人和各自尺寸的摩托车立方英寸的列表。如果你要从列表中随机选择一个人，那么你希望他们的摩托车是多大的?

让我们用这些信息来解决这个问题。为了解决摩托车问题，我们需要使用期望平均公式。我们将每个摩托车车主的发动机尺寸替换为其各自的概率并求解。

每个值被选中的概率都是一样的——十一分之一。因此，我们可以化简这个等式:

绕到最近的地方去。

注意，我们可以用这种简化的方式来解决这个问题，因为所有人被选中的概率都是相等的。如果他或她的概率不同，那么我们需要代入每个人各自被选中的概率。

现在，让我们用这些信息来解决问题。我们将使用期望均值公式，代入考虑到轻微事故和重大事故的概率，每一份保险单的长期预期赔付金额的变量。让我们从计算与高免赔额保险单相关的预期费用开始。让我们从计算高免赔额保单的主要和次要事故的费用开始。对轻微事故，损害金额低于免赔额的;因此，全部费用必须由驾驶者支付。相反，在重大事故上，驾驶者只需要支付全部免赔额;因此，我们可以写出如下公式:

代入已知值。

解决。

现在，我们需要通过将某一年保单的月支付总和相加，来计算该年的保单总成本。

接下来，我们需要计算与低免赔额保单相关的预期费用。让我们从计算低免赔额保单的主要和次要事故的费用开始。对于轻微事故，损害金额超过免赔额;因此，驾驶者只支付较低的免赔额。同样，在重大事故中，驾驶者只需要支付免赔额;因此，我们可以写出如下公式:

代入已知值。

解决。

现在，我们需要通过将某一年保单的月支付总和相加，来计算该年的保单总成本。

最后，我们需要从低免赔额保单中减去高免赔额保单的预期费用，以计算低免赔额保单的便宜程度。

正确的选择如下:

低免赔额保单更便宜

解释：

这个不合格标准专门与可用于评估和比较与期望值相关的策略相关。这意味着我们将使用我们对概率和期望值的知识来评估各种选择，并做出明智的决定，从长远来看，哪种选择更有利可图。因此，该标准依赖于对概率和预期均值公式的理解。首先，我们将讨论一般意义上的概率。

概率通常被定义为一个事件发生的机会或可能性。它通过识别两个组成部分来计算:事件和样本空间。事件被定义为我们希望观察到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件的所有可能结果的集合。用数学方法计算概率事件除以样本空间:

让我们举一个简单的例子:滚动骰子。我们想知道摇到1的概率。我们知道样本空间是6因为骰子有6条边或结果。而且，我们知道只有一条边的值为1;因此,

现在，让我们把它转换成百分比:

用分数形式表示的概率的值在0到1之间。1表示事件一定会发生，0表示事件不会发生。同样，以百分比表示的概率的值在0到100%之间，接近于0的概率不太可能发生，接近于100%的概率更可能发生。

根据这个逻辑，我们期望在骰子上掷一个特定的数字，每六次掷一次;然而，我们可能多次摇同一个数字，或者在六次摇中完全不摇。这种差异造成了预期平均值和实际平均值之间的差异。预期平均值是一种假设计算，假设样本量非常大，且没有中间变量(如辊上的不同力和辊间滚动的模具表面摩擦的变化)。在这种情况下我们可以计算任意数量的死在一个“完美世界”应该是6。另一方面,真正的或实际的意思是使用“真实”日期计算。在这些计算中，我们将掷一个骰子特定的次数，并利用它来开发掷特定次数的概率。值得注意的是，从理论上讲，经过大量或接近无限次的试验，实际均值最终将等于预期均值。换句话说,在许多卷我们最终会发现每个数字在死滚的六分之十一的概率。

现在，让我们讨论一下如何确定期望平均值。期望平均值的计算公式如下:

在这个方程中，变量被确定为:

我们可以用一个例子来说明这一点。提供了个人和各自尺寸的摩托车立方英寸的列表。如果你要从列表中随机选择一个人，那么你希望他们的摩托车是多大的?

让我们用这些信息来解决这个问题。为了解决摩托车问题，我们需要使用期望平均公式。我们将每个摩托车车主的发动机尺寸替换为其各自的概率并求解。

每个值被选中的概率都是一样的——十一分之一。因此，我们可以化简这个等式:

绕到最近的地方去。

注意，我们可以用这种简化的方式来解决这个问题，因为所有人被选中的概率都是相等的。如果他或她的概率不同，那么我们需要代入每个人各自被选中的概率。

现在，让我们用这些信息来解决问题。我们将使用期望均值公式，代入考虑到轻微事故和重大事故的概率，每一份保险单的长期预期赔付金额的变量。让我们从计算与高免赔额保险单相关的预期费用开始。让我们从计算高免赔额保单的主要和次要事故的费用开始。对轻微事故，损害金额低于免赔额的;因此，全部费用必须由驾驶者支付。相反，在重大事故上，驾驶者只需要支付全部免赔额;因此，我们可以写出如下公式:

代入已知值。

解决。

现在，我们需要通过将某一年保单的月支付总和相加，来计算该年的保单总成本。

接下来，我们需要计算与低免赔额保单相关的预期费用。让我们从计算低免赔额保单的主要和次要事故的费用开始。对于轻微事故，损害金额超过免赔额;因此，驾驶者只支付较低的免赔额。同样，在重大事故中，驾驶者只需要支付免赔额;因此，我们可以写出如下公式:

代入已知值。

解决。

现在，我们需要通过将某一年保单的月支付总和相加，来计算该年的保单总成本。

最后，我们需要从低免赔额保单中减去高免赔额保单的预期费用，以计算低免赔额保单的便宜程度。

正确的选择如下:

低免赔额保单更便宜