期望值如何预测彩票？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-05-03 15:51 标签： 六给彩票规律

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决策树又称为判定树，它所使用的知识包含概率、期望以及信息熵。顾名思义，决策树方法就是对一件事做出决定，比如我们该执行方案 1，还是方案 2。但用决策树方法做出决策并不是去考虑具体的因素，而是有一定的信息理论支撑。比如有关概率和期望的知识，以及信息理论中的信息熵和信息增益的概念。

首先我们要先了解决策树方法需要的基本知识——概率与期望。

数学期望是实验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。比如在我们购买彩票的时候，5 元面值的彩票的中奖概率是 0.4，不中奖的概率是 0.6，那么我们购买彩票获奖的期望就是 5×0.4+0×0.6=2 元。

信息值，可以简单理解为信息的价值。什么样的信息是有价值的呢？假如你生活在平原，我告诉你，明天不会地震。这个信息的价值就很低，因为发生地震的概率本来就很低。但是，如果我告诉你，明天会发生地震，这个价值就很高了，因为我预测了一个小概率事件。对，这就是信息价值的定义，概率越小的信息，价值越高。我们用以下公式表达信息的价值。

这里我们使用了 math 模块。math 模块包含了基础数学计算的包。 

 
 
 
 
 
 

 信息值与概率之间的关系如图 1 所示。
 
 

  
 

 
图1：信息值与概率之间的关系
 
 

 可以看到随着概率值的增加，信息值在降低。
 




                            

                                                    

                                

  

    第4章：基本判断策略：锚定与调整
  

  

    分手你会副I 频率和概率的估计都是模糊的情境下，人们会根据“锚”（如果有的话）对自己的评估进行调整。
  

  

    1.人的估计是对自己判断的开始阶段注意力所聚焦的锚的不充分调整，而调整的程度与原始锚的可信度以及判断者头脑中所手边拥有的相关信息的数量有关。
  

  

    “首因效应”：判断过程的开始阶段所考虑的信息，在最终判断时被赋予过高的权重。
  

  

    1.只有当锚是由人们自己选出时，调整不足的过程才会发挥重大作用。对这个现象可以理解为，越是可信的锚，对评估过程的影响越显著。
  

  

    2.看似不合理的极端的锚也会对估计结果产生影响。
  

  

    3.人倾向于做出这种的决定。例如当一个人说1，另一个人说11时，他们通常会说6。
  

  

    4.个人和组织趋向于依赖当前的信息去决定如何分配资源和时间，但由于“锚定在之前的值上会导致估计不足(P78)”，这些估计通常是不切实际的。
  

  

    5.偏好反转现象：不同任务下，人们会选择不同的锚（在出价任务中，人们选择赢钱的数值；在选择任务中，人们选择赢钱的概率）。这个现象挑战了把物品对人们的效用（个人价值）等同于人们愿意为它支付的价格的传统经济学理论。
  

  

    6.很多重要的财物问题容易受到铆钉效应的影响，尤其是在双方就共同投资和收益进行磋商时。
  

  

    7.锚定与（不充分）调整效应会影响许多重要的司法判断，例如在民事侵权行为的诉讼中，原告要求的补偿会影响实际判决中的补偿。
  

  

    8.在某些情况下，当人们有了一个锚后，就会不愿意化肥精力去调整。例如人们会仅根据某人的建议来如何行动。
  

  

    9.一桩买卖或生意，很可能被首先建立起交易参照框架或者首先给
  

  

    10.4.2 锚定及（不充分）调整投射：对一些我们不是很了解的人做出决策时，进行的一种以自
  

  

    我为中心的推断过程。由于我们与其他人有着大量相似的“身体构造”和相似的经历，所以通过回答“我认为是什么”、“我希望如何”之类的问题是推断他人意图的最近似估计和合理锚定。
  

  

    1.自我锚定：当要预测他人的行为时，我们根据自己的态度或行为（或者是我们认为我们会如何做）进行锚定的行为。
  

  

    2.非常年幼的孩子在看待世界时，是以自我为中心的。
  

  

    3.虚假共识效应：人们预测的自己支持者的数量，往往要多于实际
  



                            

                                                

                    

                

            

            


            

                
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