为了解决这个问题，我们需要讨论概率以及如何计算期望值。概率通常被定义为事件发生的机会或可能性。它是通过识别两个组件来计算的:事件和样本空间。事件被定义为我们希望看到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件所有可能结果的集合。在数学上，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:掷骰子。我们想知道摇到1点的概率。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:

以分数形式表示的概率值将在0到1之间。1表示事件一定会发生，而0表示事件不会发生。同样，用百分比表示的概率值在0到100%之间，其中接近0的概率不太可能发生，接近100%的概率更有可能发生。

根据这个逻辑，我们期望在骰子上每掷六次就掷一次特定的数字;然而，我们可以摇相同的数字多次，也可以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，假设样本容量非常大，并且没有中间变量(例如辊上的不同力和辊间滚动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，我们会将骰子掷到特定的次数，并用它来计算掷到特定数字的概率。值得注意的是，从理论上讲，在大量或接近无限次的试验中，实际均值最终将等于预期均值。换句话说，经过多次抛掷，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抛掷。

我们来讨论一下如何确定期望均值。期望平均值用以下公式计算:

在这个方程中，变量被确定如下:

让我们用这个信息来解决这个问题。为了解决射手问题，我们需要使用期望平均数公式。我们将每个射手的分数替换为其各自的概率并求解。

需要注意的是，我们不能用下面的公式来解这个方程:

这是因为每次射击都有不同的概率。射手不会始终如一地为每个值打分，因为这些值在目标上占据不同的位置;因此，每次射击都有不同的概率，而不是错误公式假设的六分之一。

为了解决这个问题，我们需要讨论概率以及如何计算期望值。概率通常被定义为事件发生的机会或可能性。它是通过识别两个组件来计算的:事件和样本空间。事件被定义为我们希望看到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件所有可能结果的集合。在数学上，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:掷骰子。我们想知道摇到1点的概率。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:

以分数形式表示的概率值将在0到1之间。1表示事件一定会发生，而0表示事件不会发生。同样，用百分比表示的概率值在0到100%之间，其中接近0的概率不太可能发生，接近100%的概率更有可能发生。

根据这个逻辑，我们期望在骰子上每掷六次就掷一次特定的数字;然而，我们可以摇相同的数字多次，也可以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，假设样本容量非常大，并且没有中间变量(例如辊上的不同力和辊间滚动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，我们会将骰子掷到特定的次数，并用它来计算掷到特定数字的概率。值得注意的是，从理论上讲，在大量或接近无限次的试验中，实际均值最终将等于预期均值。换句话说，经过多次抛掷，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抛掷。

我们来讨论一下如何确定期望均值。期望平均值用以下公式计算:

在这个方程中，变量被确定如下:

让我们用这个信息来解决这个问题。为了解决射手问题，我们需要使用期望平均数公式。我们将每个射手的分数替换为其各自的概率并求解。

需要注意的是，我们不能用下面的公式来解这个方程:

这是因为每次射击都有不同的概率。射手不会始终如一地为每个值打分，因为这些值在目标上占据不同的位置;因此，每次射击都有不同的概率，而不是错误公式假设的六分之一。

为了解决这个问题，我们需要讨论概率以及如何计算期望值。概率通常被定义为事件发生的机会或可能性。它是通过识别两个组件来计算的:事件和样本空间。事件被定义为我们希望看到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件所有可能结果的集合。在数学上，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:掷骰子。我们想知道摇到1点的概率。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:

以分数形式表示的概率值将在0到1之间。1表示事件一定会发生，而0表示事件不会发生。同样，用百分比表示的概率值在0到100%之间，其中接近0的概率不太可能发生，接近100%的概率更有可能发生。

根据这个逻辑，我们期望在骰子上每掷六次就掷一次特定的数字;然而，我们可以摇相同的数字多次，也可以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，假设样本容量非常大，并且没有中间变量(例如辊上的不同力和辊间滚动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，我们会将骰子掷到特定的次数，并用它来计算掷到特定数字的概率。值得注意的是，从理论上讲，在大量或接近无限次的试验中，实际均值最终将等于预期均值。换句话说，经过多次抛掷，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抛掷。

我们来讨论一下如何确定期望均值。期望平均值用以下公式计算:

在这个方程中，变量被确定如下:

让我们用这个信息来解决这个问题。为了解决射手问题，我们需要使用期望平均数公式。我们将每个射手的分数替换为其各自的概率并求解。

需要注意的是，我们不能用下面的公式来解这个方程:

这是因为每次射击都有不同的概率。射手不会始终如一地为每个值打分，因为这些值在目标上占据不同的位置;因此，每次射击都有不同的概率，而不是错误公式假设的六分之一。

为了解决这个问题，我们需要讨论概率以及如何计算期望值。概率通常被定义为事件发生的机会或可能性。它是通过识别两个组件来计算的:事件和样本空间。事件被定义为我们希望看到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件所有可能结果的集合。在数学上，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:掷骰子。我们想知道摇到1点的概率。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:

以分数形式表示的概率值将在0到1之间。1表示事件一定会发生，而0表示事件不会发生。同样，用百分比表示的概率值在0到100%之间，其中接近0的概率不太可能发生，接近100%的概率更有可能发生。

根据这个逻辑，我们期望在骰子上每掷六次就掷一次特定的数字;然而，我们可以摇相同的数字多次，也可以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，假设样本容量非常大，并且没有中间变量(例如辊上的不同力和辊间滚动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，我们会将骰子掷到特定的次数，并用它来计算掷到特定数字的概率。值得注意的是，从理论上讲，在大量或接近无限次的试验中，实际均值最终将等于预期均值。换句话说，经过多次抛掷，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抛掷。

我们来讨论一下如何确定期望均值。期望平均值用以下公式计算:

在这个方程中，变量被确定如下:

让我们用这个信息来解决这个问题。为了解决射手问题，我们需要使用期望平均数公式。我们将每个射手的分数替换为其各自的概率并求解。

需要注意的是，我们不能用下面的公式来解这个方程:

这是因为每次射击都有不同的概率。射手不会始终如一地为每个值打分，因为这些值在目标上占据不同的位置;因此，每次射击都有不同的概率，而不是错误公式假设的六分之一。

为了解决这个问题，我们需要讨论概率以及如何计算期望值。概率通常被定义为事件发生的机会或可能性。它是通过识别两个组件来计算的:事件和样本空间。事件被定义为我们希望看到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件所有可能结果的集合。在数学上，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:掷骰子。我们想知道摇到1点的概率。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:

以分数形式表示的概率值将在0到1之间。1表示事件一定会发生，而0表示事件不会发生。同样，用百分比表示的概率值在0到100%之间，其中接近0的概率不太可能发生，接近100%的概率更有可能发生。

根据这个逻辑，我们期望在骰子上每掷六次就掷一次特定的数字;然而，我们可以摇相同的数字多次，也可以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，假设样本容量非常大，并且没有中间变量(例如辊上的不同力和辊间滚动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，我们会将骰子掷到特定的次数，并用它来计算掷到特定数字的概率。值得注意的是，从理论上讲，在大量或接近无限次的试验中，实际均值最终将等于预期均值。换句话说，经过多次抛掷，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抛掷。

我们来讨论一下如何确定期望均值。期望平均值用以下公式计算:

在这个方程中，变量被确定如下:

让我们用这个信息来解决这个问题。为了解决摩托车问题，我们需要使用期望均值公式。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。

每个值都有相同的被选中的概率——十一分之一。因此，我们可以简化这个方程:

绕到最近的位置。

请注意，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，那么我们就需要代入每个人各自被选中的概率。

为了解决这个问题，我们需要讨论概率以及如何计算期望值。概率通常被定义为事件发生的机会或可能性。它是通过识别两个组件来计算的:事件和样本空间。事件被定义为我们希望看到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件所有可能结果的集合。在数学上，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:掷骰子。我们想知道摇到1点的概率。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:

以分数形式表示的概率值将在0到1之间。1表示事件一定会发生，而0表示事件不会发生。同样，用百分比表示的概率值在0到100%之间，其中接近0的概率不太可能发生，接近100%的概率更有可能发生。

根据这个逻辑，我们期望在骰子上每掷六次就掷一次特定的数字;然而，我们可以摇相同的数字多次，也可以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，假设样本容量非常大，并且没有中间变量(例如辊上的不同力和辊间滚动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，我们会将骰子掷到特定的次数，并用它来计算掷到特定数字的概率。值得注意的是，从理论上讲，在大量或接近无限次的试验中，实际均值最终将等于预期均值。换句话说，经过多次抛掷，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抛掷。

我们来讨论一下如何确定期望均值。期望平均值用以下公式计算:

在这个方程中，变量被确定如下:

让我们用这个信息来解决这个问题。为了解决摩托车问题，我们需要使用期望均值公式。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。

每个值都有相同的被选中的概率——十一分之一。因此，我们可以简化这个方程:

绕到最近的位置。

请注意，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，那么我们就需要代入每个人各自被选中的概率。

为了解决这个问题，我们需要讨论概率以及如何计算期望值。概率通常被定义为事件发生的机会或可能性。它是通过识别两个组件来计算的:事件和样本空间。事件被定义为我们希望看到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件所有可能结果的集合。在数学上，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:掷骰子。我们想知道摇到1点的概率。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:

以分数形式表示的概率值将在0到1之间。1表示事件一定会发生，而0表示事件不会发生。同样，用百分比表示的概率值在0到100%之间，其中接近0的概率不太可能发生，接近100%的概率更有可能发生。

根据这个逻辑，我们期望在骰子上每掷六次就掷一次特定的数字;然而，我们可以摇相同的数字多次，也可以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，假设样本容量非常大，并且没有中间变量(例如辊上的不同力和辊间滚动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，我们会将骰子掷到特定的次数，并用它来计算掷到特定数字的概率。值得注意的是，从理论上讲，在大量或接近无限次的试验中，实际均值最终将等于预期均值。换句话说，经过多次抛掷，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抛掷。

我们来讨论一下如何确定期望均值。期望平均值用以下公式计算:

在这个方程中，变量被确定如下:

让我们用这个信息来解决这个问题。为了解决摩托车问题，我们需要使用期望均值公式。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。

每个值都有相同的被选中的概率——十一分之一。因此，我们可以简化这个方程:

绕到最近的位置。

请注意，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，那么我们就需要代入每个人各自被选中的概率。

为了解决这个问题，我们需要讨论概率以及如何计算期望值。概率通常被定义为事件发生的机会或可能性。它是通过识别两个组件来计算的:事件和样本空间。事件被定义为我们希望看到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件所有可能结果的集合。在数学上，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:掷骰子。我们想知道摇到1点的概率。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:

以分数形式表示的概率值将在0到1之间。1表示事件一定会发生，而0表示事件不会发生。同样，用百分比表示的概率值在0到100%之间，其中接近0的概率不太可能发生，接近100%的概率更有可能发生。

根据这个逻辑，我们期望在骰子上每掷六次就掷一次特定的数字;然而，我们可以摇相同的数字多次，也可以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，假设样本容量非常大，并且没有中间变量(例如辊上的不同力和辊间滚动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，我们会将骰子掷到特定的次数，并用它来计算掷到特定数字的概率。值得注意的是，从理论上讲，在大量或接近无限次的试验中，实际均值最终将等于预期均值。换句话说，经过多次抛掷，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抛掷。

我们来讨论一下如何确定期望均值。期望平均值用以下公式计算:

在这个方程中，变量被确定如下:

让我们用这个信息来解决这个问题。为了解决射手问题，我们需要使用期望平均数公式。我们将每个射手的分数替换为其各自的概率并求解。

需要注意的是，我们不能用下面的公式来解这个方程:

这是因为每次射击都有不同的概率。射手不会始终如一地为每个值打分，因为这些值在目标上占据不同的位置;因此，每次射击都有不同的概率，而不是错误公式假设的六分之一。

为了解决这个问题，我们需要讨论概率以及如何计算期望值。概率通常被定义为事件发生的机会或可能性。它是通过识别两个组件来计算的:事件和样本空间。事件被定义为我们希望看到的有利结果或成功。另一方面，样本空间被定义为事件所有可能结果的集合。在数学上，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:掷骰子。我们想知道摇到1点的概率。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:

以分数形式表示的概率值将在0到1之间。1表示事件一定会发生，而0表示事件不会发生。同样，用百分比表示的概率值在0到100%之间，其中接近0的概率不太可能发生，接近100%的概率更有可能发生。

根据这个逻辑，我们期望在骰子上每掷六次就掷一次特定的数字;然而，我们可以摇相同的数字多次，也可以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，假设样本容量非常大，并且没有中间变量(例如辊上的不同力和辊间滚动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，我们会将骰子掷到特定的次数，并用它来计算掷到特定数字的概率。值得注意的是，从理论上讲，在大量或接近无限次的试验中，实际均值最终将等于预期均值。换句话说，经过多次抛掷，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抛掷。

我们来讨论一下如何确定期望均值。期望平均值用以下公式计算:

在这个方程中，变量被确定如下:

让我们用这个信息来解决这个问题。为了解决摩托车问题，我们需要使用期望均值公式。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。

每个值都有相同的被选中的概率——十一分之一。因此，我们可以简化这个方程:

绕到最近的位置。

请注意，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，那么我们就需要代入每个人各自被选中的概率。