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概率论与数理统计结课论文———浅析数学期望在实际生活中的应用姓名：班级：学号：学院：摘要：数学期望是概率论中的一个重要概念，是随机变量的数字特征之一，体现了随机变量总体取值的平均水平，本文主要阐述了数学期望的定义和性质，讨论了实际生活中的某些应用问题，从而使我们能够使用科学的方法对其进行量化的评价，平衡了极大化期望和极小化风险的矛盾，达到我们期望的最佳效果。
关键词：概率统计；数学期望；实际问题；应用.Abstract：An important concept in probability theory is the mathematical expectation, is one of the digital features of the random variable reflects the average of the overall value of the random variable, the article focuses on the definition and nature of the mathematical expectation, discussed some of the real lifeapplication, so we can use the scientific method to quantify the evaluation of the balance of great expectations and minimize the risk of contradiction, we expect the best results.Key words: srobability and statistics ;mathematical expectation; practical problems;application.引言：早在17世纪，有一个赌徒向法国著名数学家帕斯卡挑战，给他出了一道题目：甲乙两个人赌博，他们两人获胜的机率相等，比赛规则是先胜三局者为赢家，赢家可以获得100法郎的奖励。
概率论总结论文第一篇：概率论总结论文概率论与数理统计在生活中的应用摘要：随机现象无处不在，渗透于日常生活的方方面面和科学技术的各个领域，概率论就是通过研究随机现象及其规律从而指导人们从事物表象看到其本质的一门科学。
生活中买彩票显示了小概率事件发生的几率之小，抽签与体育比赛赛制的选择用概率体现了公平与不公平，用概率来指导决策，减少错误与失败等等，显示了概率在人们日常生活中越来越重要。
数理统计在人们的生活中也不断的发挥重要的作用，如果没有统计学，人们在收集资料和进行各项的大型的数据收集工作是非常困难的，通过对统计方法的研究，使得我们处理各种数据更加简便，所以统计也是一门很实用的科学，应该受到大家的重视。
关键字：概率、保险、彩票、统计、数据、应用概率论与数理统计是研究随机现象统计规律的一门数学学科，是对随机现象的统计规律进行演绎和归纳的科学。
随着社会的不断发展，概率论与数理统计的知识越来越重要,运用抽样数据进行推断已经成为现代社会一种普遍适用并且强有力的思考方式。
目前，概率论与数理统计的很多原理方法已被越来越多地应用到交通、经济、医学、气象等各种与人们生活息息相关的领域。
本文将就概率论与数理统计的方法与思想，在日常生活中的应用展开一些讨论，,推导出某些表面上并非直观的结论，从中可以看出概率方法与数理统计的思想在解决问题中的高效性、简捷性和实用性。
一、彩票问题“下一个赢家就是你！”这句响亮的具有极大蛊惑性的话是大英帝国彩票的广告词。
买一张大英帝国彩票的诱惑有多大呢？只要你花上1英镑，就有可能获得2200万英镑！一点小小的投资竟然可能得到天文数字般的奖金，这没办法不让人动心，很多人都会想：也许真如广告所说，下一个赢家就是我呢！因此，自从1994年9月开始发行到现在，英国已有超过90%的成年人购买过这种彩票，并且也真的有数以百计的人成为百万富翁。
如今在世界各地都流行着类似的游戏，在我国各省各市也发行了各种福利彩票、体育彩票，各地充满诱惑的广告满天飞，而报纸、电视上关于中大奖的幸运儿的报道也热闹非凡，因此吸引了不计其数的人踊跃购买。
“概率论与数理统计”课程论文姓名：朱..学号：**********专业班级：电子信息工程2班成绩：教师评语：年月日标题：概率统计与梳理统计在信号中的应用摘要：概率论与数理统计是一门十分重要的大学数学基础课,也是唯一一门研究随机现象规律的学科,它指导人们从事物表象看到其本质.的概率论与数理统计学实际应用背景很广范。
正如世界知名概率学家、华裔数学家钟开莱于1974年所说：“在过去半个世纪中，概率论从一个较小的、孤立的课题发展为一个与数学许多其它分支相互影响、内容宽广而深入的学科。
”概率论与数理统计学应用于自然科学、社会科学、工程技术、经济、管理、军事和工农业生产等领域.经过不断的发展,学科本身的理论和方法日趋成熟,在社会生活中,就连面试、赌博、彩票、体育和天气等等也都会涉及到概率学知识。
近年来,概率统计知识也越来越多的渗透到诸如物理学、遗传学、信息论等学科当中。
尤其在电子信息通信方面尤为重要，甚至是通信原理的基础课程。
可以说,概率统计是当今数学中最活跃,应用最广泛的学科之一。
在此文中，进一步讨论概率统计在电子信息方面的应用。
关键词：信息论概率论统计目录1 对早期概率论的发展有过重要贡献的数学家2概率统计在电子专业中的应用3致谢4参考文献1对早期概率论的发展有过重要贡献的数学家莱布尼兹（Leibniz，1646—1716）于1672—1676年侨居巴黎时读到帕斯卡概率方面的研究成果，深刻地认识到这门“新逻辑学”的重要性，并且进行了认真的研究。
在帕斯卡与费马通信讨论赌博问题的那一年，雅各·伯努利（Jacob Bernoulli，1654—1705）诞生了。
在1713年出版的其遗著《猜度术》中首次提出了后来以“伯努利定理”著称的极限定理，伯努利定理刻画了大量经验观测中呈现的稳定性，作为大数定律的最早形式而在概率论发展史上占有重要地位。
伯努利认为：先前人们对概率概念，多半从主观方面来解释，即说成是一种“期望”，这种期望是先验的等可能性的假设，是以古典概型为依据的。
概率论与数理统计的假设检验发展与应用举例摘要：通过本学期概率论与数理统计这门课的学习，我基本掌握了基本的概率知识，这对于自己以后的发展和创新有着很大的帮助。
本文将根据自己的学习心得，概率论的历史、发展和主要内容，经典习题三个方面来阐述我对本门课的总结。
关键词：概率论，数理统计，生产发展，主要内容，经典习题概率论与数理统计是研究随机现象规律性的一门科学。
前者是从数学观点研究随机现象的基本性质，后者从搜集到的随机数据，估计或推断随机现象的基本特性。
一：概率论与数理统计的起源与发展1、概率论概率论的研究始于意大利文艺复兴时期，当时赌博盛行，而且赌法复杂，赌注量大，一些职业赌徒，为求增加获胜机会，迫切需要计算取胜的思路，研究不输的方法，十七世纪中叶，帕斯卡和当时一流的数学家费尔马一起，研究了德·美黑提出的关于骰子赌博的问题，这就是概率论的萌芽。
1657年荷兰物理学家惠更斯发表了“论赌博中的计算”的重要论文，提出了数学期望的概念，伯努利把概率论的发展向前推进了一步，于1713年出版了《猜测的艺术》，指出概率是频率的稳定值，他第一次阐明了大数定律的意义。
1718年法国数学家棣莫弗发表了重要著作《机遇原理》，书中叙述了概率乘法公式和复合事件概率的计算方法，并在1733年发现了正态分布密度函数，但他没有把这一结果应用到实际数据上，直到1924年菜被英国统计学家K·皮尔森在一家图书馆中发现。
德国数学家高斯从测量同一物体所引起的误差这一随机现象独立的发现正态分布密度函数方程，并发展了误差理论，提出了最小二乘法。
法国数学家拉普拉斯也独立的导出了该方程，对概率的意义如何抽象化做出了杰出的贡献，提出了概率的古典定义。
到19世纪末，概率论的主要研究内容已基本形成。
1933年苏联数学家柯尔莫科洛夫总结前人之大成，提出了概率论公理体系，即概率的公理化定义。
概率论里所说的极限定理，主要研究独立随机变量序列的各种收敛性问题，其中包括两种类型定理：一类是大数定律，一类是中心极限定理。
《概率论论文》概率论论文（一）：《概率论与数理统计》论文摘要概率论的发展具有很长的历史，多位数学家对概率论的构成做出了巨大贡献。
纵观其发展史，在实际生活中具有很强的应用好处。
正是有了前人的努力，才有了现代的概率论体系。
本文将从概率论的研究好处、定义，以及发展历程进行叙述。
概率论的发展与起源1.1概率论的定义概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。
随机现象是相对于决定性现象而言的，随机现象是指在基本条件不变的状况下，一系列或观察会得到不同结果的现象。
每一次实验或观察前，不能肯定会出现哪种结果，呈现出偶然性。
例如，抛一枚硬币，可能会出现正面或者反面；在同一工艺条件下生产出的灯泡，其寿命长短参差不齐等等。
随机现象的实现和对它的观察称为随机试验。
随机试验的每一可能结果称为一个基本事件，一个或者一组基本事件统称为随机事件，或者简称为事件。
事件的概率则是衡量该事件发生的可能性的量度。
虽然在一次随机试验中某个事件的发生是带有偶然性的，但那些可在相同条件下超多重复的随机实验却往往呈现出明显的数量规律。
例如，连续多次抛一枚硬币，出现正面的频率随着抛次数的增加逐渐趋近于1/2；犹如，多次测量一物体的长度，其测量结果的平均值随着测量次数的增加，逐渐稳定于一常数，并且测量值大多落在此常数的附近，其分布状况呈现中间多，两头少及某种程度的对称性。
大数定律和中心极限定律就是描述和论证这些规律的。
在实际生活中，人们往往还需要研究某一特定随机现象的演变状况。
例如，微小粒子在液体中受周围分子的随机碰撞而构成不规则的运动，即布朗运动，这就是随机过程。
随机过程的统计特征、计算与随机过程有关的某些事件的概率，个性是研究与随机过程样本轨道（及过程的一次实现）有关的问题，是现代概率论的主要课题。
在当代，随着概率论本身的发展和学科之间的交叉融合，囊括了概率理论和统计理论两大部分的广义概率论已经成为一门应用十分广泛的学科，概率方法与统计方法逐渐渗透到了其它学科的研究工作当中。
概率论的发展与应用摘要：概率论与数理统计是一门研究随机现象及其规律性的数学学科。
通过实验来观察随机现象，揭示其规律性，或根据实际问题的具体情况找出随机现象的规律。
它起源于17世纪中叶，法国数学家帕斯卡、费马及荷兰数学家惠更斯基于排列组合方法，研究利用古典概型解决赌博中提出的一些问题。
由于社会的发展和工程技术问题的需要，促使概率论不断发展，许多科学家进行了研究。
发展到今天，概率论与数理统计在自然科学，社会科学，工业生产，金融及日常生活实际等诸多领域中起着不可替代的作用。
关键词：概率论与数理统计；起源与发展；应用1.概率论的起源与发展1.1 概率论的起源概率论的起源与赌博有关，在17世纪中叶，一位名叫德·梅尔的赌徒向帕斯卡提出了“分赌注问题”即两个人决定赌若干局，事先约定谁先赢得s局便算赢家。
如果在一个人赢a(a<s) 局，另一人赢b(b<s) 局时因故终止赌博，应如何分赌本。
帕斯卡将这一问题和他的解法寄给费马，他们频频通信，互相交流，围绕赌博中的数学问题开始了深入的研究。
这些问题后来被来到巴黎的荷兰科学家惠更斯获悉，回荷兰后，他独立地进行研究。
帕斯卡和费尔马一边亲自做赌博实验，一边仔细分析计算赌博中出现的各种问题，终于完整地解决了“分赌注问题”，并将此题的解法向更一般的情况推广，从而建立了概率论的一个基本概念——数学期望，这是描述随机变量取值的平均水平的一个量。
而惠更斯经过多年的潜心研究，解决了掷骰子中的一些数学问题。
年，他将自己的研究成果写成了专著《论掷骰子游戏中的计算》。
这本书迄今为止被认为是概率论中最早的论著。
因此可以说早期概率论的真正创立者是帕斯卡、费尔马和惠更斯。
这一时期被称为组合概率时期，计算各种古典概率。
1.2 概率论的发展到了18，19世纪，随着科学的发展，人们注意到社会科学和自然科学中许多随机现象与机会游戏之间十分相似，如人口统计、误差理论、产品检验和质量控制等，从而由机会游戏起源的概率论被应用于这些领域中，同时也大大促进了概率论本身的发展，瑞士数学家伯努利作为使概率论成为数学的一个分枝的奠基人之一，建立了概率论中第一个极限定理（即伯努利大数定律），阐明了事件发生的频率稳定于它的概率。
概率论与数理统计概率论作为一门数学分支，它所研究的内容一般包括随机事件的概率、统计独立性和更深层次上的规律性。
更深层次上的规律性。
概率是随机事件发生的可能性的数量指标。
在独立随机事件中，如果某一事件在全部事件中出现的频率，在更大的范围内比较明显的稳定在某一固定常数附近。
就可以认为这个事件发生的概率为这个常数。
对于任何事件的概率值一定介于 0和 1之间。
间。
有一类随机事件，它具有两个特点：第一，只有有限个可能的结果；第二，各个结果发生的可能性相同。
具有这两个特点的随机现象叫做“古典概型”。
在客观世界中，存在大量的随机现象，随机现象产生的结果构成了随机事件。
如果用变量来描述随机现象的各个结果，就叫做随机变量。
随机变量有有限和无限的区分，一般又根据变量的取值情况分成离散型随机变量和非离散型随机变量。
一切可能的取值能够按一定次序一一列举，这样的随机变量叫做离散型随机变量；如果可能的取值充满了一个区间，无法按次序一一列举，这种随机变量就叫做非离散型随机变量。
机变量就叫做非离散型随机变量。
在离散型随机变量的概率分布中，比较简单而应用广泛的是二项式分布。
如果随机变量是连续的，都有一个分布曲线，实践和理论都证明：有一种特殊而常用的分布，它的分布曲线是有规律的，这就是正态分布。
正态分布曲线取决于这个随机变量的一些表征数，其中最重要的是平均值和差异度。
平均值也叫数学期望，差异度也就是标准方差。
是标准方差。
数理统计包括抽样、适线问题、假设检验、方差分析、相关分析等内容。
抽样检验是要通过对子样的调查，来推断总体的情况。
究竟抽样多少，这是十分重要的问题，因此，在抽样检查中就产生了“小样理论”，这是在子样很小的情况下，进行分析判断的理论。
的理论。
适线问题也叫曲线拟和。
有些问题需要根据积累的经验数据来求出理论分布曲线，从而使整个问题得到了解。
但根据什么原则求理论曲线？如何比较同一问题中求出的几种不同曲线？选配好曲线，有如何判断它们的误差？……就属于数理统计中的适线问题的讨论范围。
数学系概率论数理统计毕业论文概率论与数理统计是所有高等院校的理工、经济管理、金融类专业本科阶段开设的一门必修数学课程。
下文是店铺为大家整理的关于数学系概率论数理统计毕业论文的范文，欢迎大家阅读参考!数学系概率论数理统计毕业论文篇1概率论与数理统计教学浅谈摘要：随着本科院校近年来不断扩大招生规模，在一定程度上影响了生源质量。
与此同时，普通高等院校在精简课程方面也做了较大调整。
在此新形势下，作为一名的教师，针对普通高等院校概率论与数理统计课程的教学改革提出相关见解，认为目前普通高等院校，尤其是一些偏应用型的工科院校，在概率论与数理统计课程的教学中，不应该死守教师满堂讲解的教学模式，而是应该提供给学生应用的机会，设立教学实验课;教学中应突出实际应用，与数学建模相揉合，以达到更好的教学以及学习效果。
关键词：概率论与数理统计教学实验SAS软件揉合数学建模概率论与数理统计是工科院校的重要课程，但是由于课程自身的特点决定了学生在学习过程中常常会感觉概念太抽象，理解起来相当费劲。
如果不能很好地理解概念，那么后续学习就很可能会出现一系列的问题。
大多数的时候，在处理习题以及在考试中就会出现很多不必要的错误，根源在于没有很好地理解概念，思维没有得到相应地拓展。
教师在整个教学环节，包括课前备课中必须要思考的，包括如何安排教学，使得学生在学习过程中，能够愿意学习这门课程，能够接受该课程的理论体系。
通过近十年来对概率论与数理统计课程的教学，笔者认为可以从以下几个方面来把握。
1 建立良好开端概率论与数理统计作为一门数学学科，会让大多数学生在心理上产生莫名的抵触。
在以前的教学过程中，遇到过一些学生，自己认为数学就是很难，很难，太抽象，从开始上课就觉得自己肯定学不好。
很显然，这并不是一个好预兆。
我们都知道，兴趣是最好的老师。
一件事情难或者易，都是和做这件事情的人的主观意愿有很大关系。
如果愿意去做，有兴趣，那么难题会变得简单。
同样，如果不愿意去做，迫于外界压力不得不去做，即使是很简单的问题，也不见得就会得到圆满的解决。
概率论与数理统计在日常生活中的应用毕业论文(1)概率论与数理统计在日常生活中的应用概述随着大数据时代的到来，概率论与数理统计成为了一门越来越重要的学科。
在日常生活中，我们经常需要运用概率论与数理统计的知识去解决各种问题，如预测天气、交通状况、股市涨跌等等。
本文将探讨概率论与数理统计在日常生活中的应用。
概率论在日常生活中的应用1. 预测天气天气预报是概率论在生活中的一个主要应用。
预测天气需要分析各种气象指标，如温度、湿度、气压、风速等，然后运用概率论模型进行预测。
预测天气的准确性取决于预报员的专业知识以及概率论模型的正确性。
2. 估计风险概率论还可以用于估计风险。
在日常生活中我们经常面临各种风险，如信用卡盗刷、保险赔偿等等。
通过运用概率论，我们可以估计将来的概率，从而采取相应的措施来降低风险。
3. 预测股市涨跌股市涨跌的预测也是概率论在生活中的应用之一。
预测股市涨跌需要分析各种数据，如公司财务数据、市场趋势等等，并将其转换为概率进行预测。
4. 探索游戏规律概率论还可以用于探索各种游戏规律。
例如，玩扑克牌时，我们可以通过概率论计算出某张牌下一次出现的概率，从而更好地规划自己的出牌策略。
数理统计在日常生活中的应用1. 处理数据数理统计可以帮助我们处理各种数据，如调查数据、商业数据等。
通过运用数理统计方法，我们可以更好地理解数据，并从中提取关键信息。
2. 做出决策决策是生活中的一个重要环节，而数理统计可以帮助我们做出正确的决策。
例如，在选择一种产品时，我们可以通过比较其销售数据、用户满意度等数据，从而做出更好的决策。
3. 质量控制数理统计还可以用于质量控制。
通过对生产过程中的数据进行分析，我们可以发现并改善产品质量问题，从而提高产品质量和生产效率。
4. 预测趋势数理统计在预测趋势方面也有广泛的应用。
例如，在分析某个产业或市场的发展趋势时，我们可以通过数理统计方法来预测未来的走势，并据此制定相应的战略。
结论概率论与数理统计作为一门重要学科，在日常生活中发挥着越来越大的作用。
概率论与数理统计在项目投资预
测中的应用
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2014年1月10日
摘要：用于计算投资项目经济指标的很多基础数据均来自预测和估算，因此经济指标受到各种不确定因素的影响。
在对不确定因素进行概率估计的基础上，可以使用投资效果指标累计概率、期望值、标准差等来反映方案的风险程度。
此外，本文还概括介绍了层次分析法和蒙特卡罗法两张不确定分析方法在项目投资中的应用，充分体现了概率论与数理统计在经济中的重要性。
关键词：概率统计；经济管理；期望；层次分析法；蒙特卡罗法；马尔科夫预测法
随着社会与经济的不断发展，概率论在实际中的作用越来越重要。
在投资活动中, 人们对风险的态度是有差别的, 一方面主观上总是期望回避风险, 或者承受最小的风险, 或者能将风险转移出去；另一方面则希望获取最大的投资效益。
懂得投资项目风险程度的一般规则很有必要。
如下：
(1)若某一项目现金流量的任何变异系数都给定, 则该项目的现金流量更紧密地随经济的变动而变动。
如投资与经济越相关, 该项目风险越大。
(2)若该项目的现金流量趋于随一般经济上下波动与经济正相关, 或显示出不随经济波动不相关, 那么该项目风险越大, 则该项目现金流量的变异系数也就越大。
(3)若该项目的现金流量与经济作反方向变动与经济负相关, 那么该项目风险较小, 则该项目现金流量的变异系数就越大, 现金流量与经济相关的项目, 其风险小于现金流量与经济成正相关的项目。
总之, 风险是客观存在的, 企业在进行投资决策分析时，必须要考虑到各种可能情况, 认真权衡投资项目的风险和收益, 选择尽可能避免风险、分散风险, 并获得较多收益的投资方案。
接下来我们看看概率论在项目投资中的具体应用。
我将从理论和案例两个方面进行介绍和分析。
理论上：
1、层次分析法
当研究一组不确定因素的未来发展趋势时，必须考虑各因素之间存在的相互作用和潜在影响。
由于影响经济评价指标的各个不确定因素可以分为若干层次，而每一层次又由若干要素组成，其结构恰似多级递阶结构，可以利用层次分析法来判断各个不确定因素对目标的相对重要度，即出现概率。
应用层次分析法建立数学模型可分为四个步骤，
即：
1)建立问题的递阶层次结构模型；
2)对同一层次的要素以上一级的要素为准则进行两两比较，并根据评定尺度确定其相对重要程度，据此构造判断矩阵；
3)计算各要素的相对重要度；4)计算综合重要度，为决策者提供科学的决策依据。
2、蒙特卡罗法
蒙特卡罗(Monte Carlo)方法是以概率论与数理统计原理为基础，通过反复进行随机抽样来模拟影响项目投资的不确定因素的变化，计算分析这些不确定因素对目标的影响。
它能够真实地模拟实际过程，故解决问题与实际非常符合，可以得到很圆满的结果。
其数学表达式为：
Y=f（x1,x2,...,xn) (1)
式(1)中的 xi(i=1，2，⋯，n )是n个相互独立的随机变量，比如影响项目的各不确定因素，这些变量具有各自的概率分布；)，y是n个变量的函数，是求解的目标，比如项目的经济评价净现值指标。
若对各变量Xi进行一次随机抽样，便可得到一组变量值，代人式(1)式即可得到一个Y值。
若经过若干次抽样及运算，无疑可得到变量Y的概率分布，这个分布就是Y的样本分布。
随着抽样次数的无限增加，Y的样本分布便趋于其总体的概率分布。
根据Y的概率分布，就可得到其期望值、方差等参数，进而得到其风险程度。
对于经济评价来说，蒙特卡罗方法的求解过程可归纳为两个主要步骤：
1)实现从已知概率分布抽样；
2)建立统计量即目标关于不确定因素的函数，并计算。
其中，步骤1)所需要的概率分布由层次分析法得到。
步骤2)中常常以财务净现值、财务内部收益率、投资回收期等指标作为不确定性分析的统计量。
案例：
案例一:
某金融部门的商业贷款按时间长短分为三种：1年以内、1年～5年、5年以上。
现该金融部门1年以内的贷款20%能收回，80%转为1年～5年贷款；1年～5年的贷款有50%能收回，50%转为5年以上贷款；5年以上的贷款有90%能收回，10%看作不能收回。
现在三种贷款额分别为：400万元、300万元、300万元。
这里预测，经无数次转移后这1000万元贷款中有多少能收回，有多少不能收回。
在此资料中，
我们把一年以内的贷款看作处于状态“1”，把1年～5年的贷款看作处于状态“2”，把5年以上的贷款看作处于状态“3”，把5年以上能收回的贷款看作处于状态“4”，把5年以上不能收回的贷款看作处于状态“5”。
采用马尔柯夫预测法通过对定型状态和不定型状态无数次转移，然后与三种贷款金额相乘。
经预测，在这1000万元贷款中有939万元能收回，有61万元不能收回。
案例二：
某水利工程公司拟对大江截流的施工工期作出决策。
可供选择的方案有三种：一是在8月份施工；二是在9月份施工；三是在10月份施工。
假定其他条件都具备，影响截流的主要因素是天气与水文状况。
10月份的天气与水文状况可以保证截流成功。
而8、9月份的天气
与水文状况有两种可能。
如果天气好，上游没有洪水，8月、9月底前截流成功，可使得整个工程的工期提前，从而能比10月施工分别增加利润1000万元、800万元；如果天气坏，上游出现洪水，截流失败，则比10月施工分别增加500万元、300万元的损失。
根据以往经验，8、9月份好天气的可能性是0.7，天气坏的可能性是0.3。
为了帮助决策，公司拟向气象站购买气象预报的资料。
过去的资料表明，该气象站预报好天气的准确率是0.9，预报坏天气的准确率是0.7。
请为该水利工程公司选择科学合适的决策方案。
三种方案的期望值分别为：
E(Q(a1))=0.7×1000+0.3(-500)=550(万元)，
E(Q(a2))=0.7×800+0.3(-300)=470(万元)，
E(Q(a3))=0（万元），
则E(Q(a1))≥E(Q(a2))≥E(Q(a3))，按照期望值准则，方
案a1最优。
单纯以期望值作为判断标准往往是不充分的，收益期望值所反映的只是一种平均趋势，在进行决策时还应考虑其离散程度。
E(Q(a3))=0，可以从备选方案中排除。
方案一和方案二的期望值虽有差别，但差别不是很大，所以再计算变异系数，帮助判断。
实践证明，概率论与数理统计在企业管理等方面的应用越来越广泛，在指导人们经济决策等方面也发挥着重大作用。
充分利用概率统计理论可以提高企业的经济效益。
概率选择在解决管理当中的不确定问题显示出了重要作用,并渗透到现代管理领域的各个角落。
现代管理包括计划、组织、协调、控制与领导五大职
能,而每一职能都有相应的概率选择的应用范畴。
通过在各领域中应用的典型实例,可以验证概率选择在现代管理应用中的作用与有效性。
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