解释：

解释：

这个标准要求您通过将概率分配给回报值并计算预期回报值来权衡决策的可能结果。换句话说，这个标准要求我们使用期望均值方程来计算给定游戏的预期结果，并决定游戏是否应该进行。这意味着我们必须牢牢掌握计算概率和预期平均值的方法。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。数学上，我们通过将事件除以样本空间来计算概率:

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)。在这些条件下，我们可以计算出，在“完美世界”中，骰子上的任何数字都应该是六分之一。另一方面，真实或实际的平均值是用“真实”日期计算出来的。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，经过多次滚动，我们最终会发现骰子上的每个数字都有六分之一的机会被滚动。

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，代入变量为给定的骰子一边的收益。把所给的信息代入公式。

简化。

长期收益的期望值小于游戏所需的资金:因此，我们可以写如下:

正确的选择是“不，因为从长远来看，玩游戏的成本大于预期收益。”

解释：

这个标准要求您通过将概率分配给回报值并计算预期回报值来权衡决策的可能结果。换句话说，这个标准要求我们使用期望均值方程来计算给定游戏的预期结果，并决定游戏是否应该进行。这意味着我们必须牢牢掌握计算概率和预期平均值的方法。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。数学上，我们通过将事件除以样本空间来计算概率:

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)。在这些条件下，我们可以计算出，在“完美世界”中，骰子上的任何数字都应该是六分之一。另一方面，真实或实际的平均值是用“真实”日期计算出来的。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，经过多次滚动，我们最终会发现骰子上的每个数字都有六分之一的机会被滚动。

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，代入变量为给定的骰子一边的收益。把所给的信息代入公式。

简化。

长期收益的期望值大于游戏所需的资金:因此，我们可以写如下:

正确的选择是“是的，因为从长远来看，玩游戏的成本小于预期收益。”

解释：

这个标准要求您通过将概率分配给回报值并计算预期回报值来权衡决策的可能结果。换句话说，这个标准要求我们使用期望均值方程来计算给定游戏的预期结果，并决定游戏是否应该进行。这意味着我们必须牢牢掌握计算概率和预期平均值的方法。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。数学上，我们通过将事件除以样本空间来计算概率:

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)。在这些条件下，我们可以计算出，在“完美世界”中，骰子上的任何数字都应该是六分之一。另一方面，真实或实际的平均值是用“真实”日期计算出来的。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，经过多次滚动，我们最终会发现骰子上的每个数字都有六分之一的机会被滚动。

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:

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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，代入变量为给定的骰子一边的收益。把所给的信息代入公式。

简化。

长期收益的期望值大于游戏所需的资金:因此，我们可以写如下:

正确的选择是“是的，因为从长远来看，玩游戏的成本小于预期收益。”

解释：

这个标准要求您通过将概率分配给回报值并计算预期回报值来权衡决策的可能结果。换句话说，这个标准要求我们使用期望均值方程来计算给定游戏的预期结果，并决定游戏是否应该进行。这意味着我们必须牢牢掌握计算概率和预期平均值的方法。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。数学上，我们通过将事件除以样本空间来计算概率:

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)。在这些条件下，我们可以计算出，在“完美世界”中，骰子上的任何数字都应该是六分之一。另一方面，真实或实际的平均值是用“真实”日期计算出来的。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，经过多次滚动，我们最终会发现骰子上的每个数字都有六分之一的机会被滚动。

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，代入变量为给定的骰子一边的收益。把所给的信息代入公式。

简化。

长期收益的期望值大于游戏所需的资金:因此，我们可以写如下:

正确的选择是“是的，因为从长远来看，玩游戏的成本小于预期收益。”

解释：

这个标准要求您通过将概率分配给回报值并计算预期回报值来权衡决策的可能结果。换句话说，这个标准要求我们使用期望均值方程来计算给定游戏的预期结果，并决定游戏是否应该进行。这意味着我们必须牢牢掌握计算概率和预期平均值的方法。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。数学上，我们通过将事件除以样本空间来计算概率:

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)。在这些条件下，我们可以计算出，在“完美世界”中，骰子上的任何数字都应该是六分之一。另一方面，真实或实际的平均值是用“真实”日期计算出来的。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，经过多次滚动，我们最终会发现骰子上的每个数字都有六分之一的机会被滚动。

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，代入变量为给定的骰子一边的收益。把所给的信息代入公式。

简化。

长期收益的期望值大于游戏所需的资金:因此，我们可以写如下:

正确的选择是“不，因为从长远来看，玩游戏的成本大于预期收益。”

解释：

这个标准要求您通过将概率分配给回报值并计算预期回报值来权衡决策的可能结果。换句话说，这个标准要求我们使用期望均值方程来计算给定游戏的预期结果，并决定游戏是否应该进行。这意味着我们必须牢牢掌握计算概率和预期平均值的方法。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。数学上，我们通过将事件除以样本空间来计算概率:

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)。在这些条件下，我们可以计算出，在“完美世界”中，骰子上的任何数字都应该是六分之一。另一方面，真实或实际的平均值是用“真实”日期计算出来的。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，经过多次滚动，我们最终会发现骰子上的每个数字都有六分之一的机会被滚动。

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，代入变量为给定的骰子一边的收益。把所给的信息代入公式。

简化。

长期收益的期望值大于游戏所需的资金:因此，我们可以写如下:

正确的选择是“不，因为从长远来看，玩游戏的成本大于预期收益。”

解释：

这个标准要求您通过将概率分配给回报值并计算预期回报值来权衡决策的可能结果。换句话说，这个标准要求我们使用期望均值方程来计算给定游戏的预期结果，并决定游戏是否应该进行。这意味着我们必须牢牢掌握计算概率和预期平均值的方法。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。数学上，我们通过将事件除以样本空间来计算概率:

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)。在这些条件下，我们可以计算出，在“完美世界”中，骰子上的任何数字都应该是六分之一。另一方面，真实或实际的平均值是用“真实”日期计算出来的。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，经过多次滚动，我们最终会发现骰子上的每个数字都有六分之一的机会被滚动。

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，代入变量为给定的骰子一边的收益。把所给的信息代入公式。

简化。

长期收益的期望值大于游戏所需的资金:因此，我们可以写如下:

正确的选择是“不，因为从长远来看，玩游戏的成本大于预期收益。”

解释：

这个标准要求您通过将概率分配给回报值并计算预期回报值来权衡决策的可能结果。换句话说，这个标准要求我们使用期望均值方程来计算给定游戏的预期结果，并决定游戏是否应该进行。这意味着我们必须牢牢掌握计算概率和预期平均值的方法。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。数学上，我们通过将事件除以样本空间来计算概率:

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)。在这些条件下，我们可以计算出，在“完美世界”中，骰子上的任何数字都应该是六分之一。另一方面，真实或实际的平均值是用“真实”日期计算出来的。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，经过多次滚动，我们最终会发现骰子上的每个数字都有六分之一的机会被滚动。

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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:

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简化。

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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)。在这些条件下，我们可以计算出，在“完美世界”中，骰子上的任何数字都应该是六分之一。另一方面，真实或实际的平均值是用“真实”日期计算出来的。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，经过多次滚动，我们最终会发现骰子上的每个数字都有六分之一的机会被滚动。

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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，代入变量为给定的骰子一边的收益。把所给的信息代入公式。

简化。

长期收益的期望值大于游戏所需的资金:因此，我们可以写如下:

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