Como calcular o valor esperado em r (com exemplos)
Uma distribuição de probabilidade nos diz a probabilidade de uma variável aleatória assumir certos valores.
Por exemplo, a seguinte distribuição de probabilidade nos diz a probabilidade de um determinado time de futebol marcar um certo número de gols em uma determinada partida:
Para encontrar o valor esperado de uma distribuição de probabilidade, podemos usar a seguinte fórmula:
µ = Σx * P(x)
Ouro:
- x: valor dos dados
- P(x): Probabilidade de valor
Por exemplo, o número esperado de gols para o time de futebol seria calculado da seguinte forma:
μ = 0*0,18 + 1*0,34 + 2*0,35 + 3*0,11 + 4*0,02 = 1,45 gols.
Para calcular o valor esperado de uma distribuição de probabilidade em R, podemos usar um dos três métodos:
#method 1 sum(vals*probs) #method 2 weighted. mean (vals, probs) #method 3 c(vals %*% probs)
Todos os três métodos retornarão o mesmo resultado.
Os exemplos a seguir mostram como usar cada um desses métodos em R.
Exemplo 1: Valor esperado usando sum()
O código a seguir mostra como calcular o valor esperado de uma distribuição de probabilidade usando a função sum() :
#define values
vals <- c(0, 1, 2, 3, 4)
#define probabilities
probs <- c(.18, .34, .35, .11, .02)
#calculate expected value
sum(vals*probs)
[1] 1.45
Exemplo 2: Valor esperado usando Weighted.mean()
O código a seguir mostra como calcular o valor esperado de uma distribuição de probabilidade usando a função built-inweighted.mean () em R:
#define values vals <- c(0, 1, 2, 3, 4) #define probabilities probs <- c(.18, .34, .35, .11, .02) #calculate expected value weighted. mean (vals, probs) [1] 1.45
Exemplo 3: Valor esperado usando c()
O código a seguir mostra como calcular o valor esperado de uma distribuição de probabilidade usando a função c() integrada em R:
#define values vals <- c(0, 1, 2, 3, 4) #define probabilities probs <- c(.18, .34, .35, .11, .02) #calculate expected value c(vals %*% probs) [1] 1.45
Observe que todos os três métodos retornaram o mesmo valor esperado.
Recursos adicionais
Como calcular a média em R
Como calcular a média geométrica em R
Como calcular a média ponderada em R