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1×0.3＋2×0.4＋3×0.2＋4×0.1＝（0.3＋0.4＋0.2＋0.1）m
在进行计算时，根据标准化条件得知，等号右边的括号中各项之和为1，而毫无疑问，等号左边为期待值，即：
（x的期待值）＝m
也就是说，如果将期待值的数值作为支点m，就可以使两侧的旋转力之和为0，实现平衡。
这一原理在所有的概率分布中都成立。
18-5计算掷骰子和生女孩案例中的期待值
我们已经了解了期待值的概念和含义，下面来试着计算以下两个例子中的期待值，并用图来表示。
第一个例子，掷骰子的期待值。
基本事件为：
{1，2，3，4，5，6}
概率为：
依据期待值的定义进行计算：
如果沿着“使挑担偶人保持平衡”
的思路来思考，甚至不需要进行计算。
如图表18-4所示，由于掷骰子的概率分布图是左右对称的，那么在挑担偶人模型中，平衡的支点必须为正中。
因此，期待值为3.5。
图表18-4掷骰子的期待值
下面，我们来回顾一下第4讲中关于“某对夫妇第二胎生女孩的概率”
这一案例，来计算该例中的概率分布期待值。
在这个例子中，设定x＝0.4、0.5、0.6时的概率分布为0.27、0.33、0.4。
由此可计算出期待值为：
（x的期待值）＝0.4×0.27＋0.5×0.33＋0.6×0.4＝0.513（见图表4-8）。
我们再思考一下关于该模型的问题：已经该夫妇的第一胎为女儿，那么，设定问题为“该夫妇生的第二胎依然是女孩的概率是0.4？0.5？还是0.6？”
之后根据贝叶斯推理，计算出对于0.4、0.5、0.6的后验概率分别为0.27、0.33、0.4。
这意味着，“第二胎依然是女孩”
的概率为0.4的可能性是0.27，概率为0.5的可能性是0.33，为0.6的可能性是0.4。
而这些数值作为“概率的概率”
这样一种双重概率，也就是“关于概率的概率分布”
。
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