¿Cómo calcular el valor esperado en R?

En este artículo, vamos a ver cómo calcular el valor exceptuado utilizando el lenguaje de programación R. Una distribución de probabilidad describe todos los valores posibles de variables aleatorias en el rango dado.

Valor esperado de una distribución de probabilidad:

Donde X es un valor de Muestra y P(x) es una Probabilidad de un valor simple

Ejemplo:

X: 0,2, 0,3, 0,4, 0,5, 0,6

P(x): .1, .3, .5, .1, .2

µ = (0,2*0,1) + (0,3*0,3) + (0,4*0,5) + (0,5*0,1) + (0,6*0,2) = 0,48

Explicación: El valor esperado de la distribución de probabilidad calculado con la fórmula Σx * P(x)

Método 1: Usando el método sum()

El método sum() se usa para calcular la suma del vector dado

Sintaxis: suma(x)

Parámetros:

x: vector numérico

Ejemplo: calcular el valor esperado

# create vector for value
x <- c(0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6)
 
# create vector for probability
probability <- c(.1, .3, .5, .1, .2)
 
sum(x*probability)

Producción:

0.48

Método 2: usar el método ponderado.mean()

Se utiliza para obtener la media aritmética ponderada de los valores del vector de entrada.

Sintaxis: ponderada.media(x, pesos)

Parámetros:

• x: vector de entrada de datos
• pesos: Es el peso de los datos de entrada.
• Devoluciones: media ponderada de valores dados

Ejemplo: calcular el valor esperado

x <- c(0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6)
 
probability <- c(.1, .3, .5, .1, .2)
 
# calculate expected value
weighted.mean(x, probability)

Producción:

0.48

Método 3: Usar el método c()

Se utiliza para combinar los argumentos que se le pasan. Y el operador %*% se usa para multiplicar una array con su transpuesta

Sintaxis: c(…)

Parámetros:

…: argumentos a combinar

Ejemplo : calcular el valor esperado

x <- c(0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6)
 
probability <- c(.1, .3, .5, .1, .2)
 
# calculate expected value
c(x %*% probability)

Producción:

0.48