Чтобы вычислить ожидаемое значение (EV, expected value) для данной ситуации, нужно использовать формулу:

$\text{EV} = (P_1 \times V_1) + (P_2 \times V_2)$

где:

• $P_1$ — вероятность выигрыша,
• $V_1$ — выигрыш,
• $P_2$ — вероятность проигрыша,
• $V_2$ — проигрыш.

В вашем случае:

• Вероятность выигрыша $P_1 = 0.66$,
• Выигрыш $V_1 = 114$ долларов,
• Вероятность проигрыша $P_2 = 0.34$,
• Проигрыш $V_2 = -386$ долларов (здесь важно указать отрицательное значение, так как это потеря денег).

Теперь подставим значения в формулу:

$\text{EV} = (0.66 \times 114) + (0.34 \times (-386))$

Давайте рассчитаем это:

$\text{EV} = (0.66 \times 114) + (0.34 \times -386)$

$= 75.24 - 131.24 = -56$

Таким образом, ожидаемое значение (EV) составляет $-56$ долларов. Это означает, что в среднем вы теряете 56 долларов за каждую игру в долгосрочной перспективе.

Если у вас есть еще вопросы или нужна дополнительная информация, дайте знать!

Вот несколько вопросов, которые могут помочь вам лучше понять эту тему:

1. Что такое дисперсия и как она связана с ожидаемым значением?
2. Как рассчитывать ожидаемую прибыль в бизнесе?
3. Какие примеры применения ожидаемого значения в реальной жизни?
4. Как изменится EV, если вероятность выигрыша увеличится до 70%?
5. Что такое стандартное отклонение и как оно используется в статистике?
6. Как учитывать риск в расчете ожидаемого значения?
7. Что произойдет с EV, если уменьшить сумму проигрыша до 300 долларов?
8. Как используется ожидаемое значение в теории игр?

Совет: При оценке риска всегда учитывайте как ожидаемое значение, так и дисперсию, чтобы получить полную картину вероятных исходов.