Одно число вместо целой таблицы

Бросают игральную кость. Заранее нельзя сказать, сколько выпадет очков — любое число от $1$ до $6$ равновозможно. Но если бросить кость сотню раз и посчитать среднее число выпавших очков, результат раз за разом будет колебаться около одного и того же значения — $3{,}5$. Это число — не случайность, а характеристика самой кости, которую можно вычислить заранее, даже не бросая её ни разу. Такую характеристику называют математическим ожиданием.

📘 Случайная величина и математическое ожиданиеПусть в опыте происходит одно из $m$ единственно возможных событий $B_1,\dots,B_m$ с вероятностями $p_1,\dots,p_m$ (при этом $p_1+\dots+p_m=1$), и каждому событию $B_i$ поставлено в соответствие число $x_i$. Тогда говорят, что определена случайная величина $x$, принимающая значения $x_i$ с вероятностью $p_i$. Математическим ожиданием случайной величины $x$ называют число
$$M(x) = \sum_i x_i p_i = x_1p_1 + x_2p_2 + \dots + x_mp_m$$

Если все значения равновероятны ($p=\tfrac1m$ для каждого), формула упрощается: $M(x)=\tfrac1m\sum x_i$ — обычное среднее арифметическое. Поэтому математическое ожидание называют ещё средним взвешенным значением: каждое $x_i$ входит в сумму с «весом» $p_i$, а не поровну.

Пример 1. Считаем для кости

1 Значения кости $x_i=1,2,3,4,5,6$, вероятность каждого $p_i=\tfrac16$.
2 Умножаем каждое значение на его вероятность: $1\cdot\tfrac16,\ 2\cdot\tfrac16,\dots,6\cdot\tfrac16$.
3 $$M(x) = \tfrac16(1+2+3+4+5+6) = \tfrac{21}{6} = 3{,}5$$

Само число $3{,}5$ никогда не выпадет на кости — и это нормально: математическое ожидание не обязано быть одним из возможных значений, это именно средневзвешенный ориентир.

🎯 Жизненный пример — кто из стрелков точнееДва стрелка стреляют по мишени, где можно выбить $0,1,2,3$ очка. Законы распределения очков заданы таблицами:
Стрелок 1$x_i$3210
$p_i$0,50,10,20,2
Стрелок 2$y_i$3210
$p_i$0,30,550,10,05

$M(x)=3\cdot0{,}5+2\cdot0{,}1+1\cdot0{,}2+0\cdot0{,}2=1{,}9$, а $M(y)=3\cdot0{,}3+2\cdot0{,}55+1\cdot0{,}1+0\cdot0{,}05=2{,}1$. Хотя оба стрелка иногда выбивают одни и те же очки, второй стрелок в среднем стреляет лучше — именно так тренер сравнивает игроков не по одному удачному выстрелу, а по устойчивому среднему результату за много попыток.

Пример 2. Стоит ли играть

Ставка в игре — $500$ р. Выигрыш $900$ р. выпадает с вероятностью $\tfrac16$, выигрыш $600$ р. — с вероятностью $\tfrac13$, а ничего ($0$ р.) — с вероятностью $\tfrac12$.

$$M(x) = 900\cdot\tfrac16 + 600\cdot\tfrac13 + 0\cdot\tfrac12 = 350 \text{ р.}$$

Игрок в среднем получает $350$ р., а платил $500$ р. — значит, в среднем теряет $150$ р. с каждой ставки. Отдельная партия может принести выигрыш, но математическое ожидание честно показывает: в долгой игре казино в выигрыше, а игрок — в среднем в проигрыше.

⚠️ Частая ошибка — забыть про весаМногие вместо $M(x)=\sum x_ip_i$ считают обычное среднее арифметическое значений $x_i$, не умножая их на вероятности. Это верно только в частном случае, когда все исходы равновероятны. Если вероятности разные (как у стрелков выше), редкое, но крупное значение $x_i$ не должно перевешивать частые, но мелкие — именно вероятность $p_i$ и задаёт, сколько «веса» получает каждое значение в сумме.

Запомни

🧠 Математическое ожидание
  • $M(x)=\sum x_ip_i$ — сумма значений случайной величины, умноженных на их вероятности;
  • при равных вероятностях $M(x)$ — обычное среднее арифметическое;
  • $M(x)$ не обязано совпадать ни с одним из возможных значений $x_i$;
  • это устойчивый долгосрочный ориентир, а не прогноз одного конкретного исхода.
Три исхода теста: 0, 1 и 3 балла — двигай ползунки, точка опоры показывает M(x)
p(x=0)
p(x=1)