DECIDE METHOD
期望值
EXPECTED VALUE用“概率 × 结果”比较不确定选项的长期平均价值。
什么时候该用，什么时候别用？
- 选项结果不确定但可估概率
- 营销、投资、实验组合等可重复决策
- 需要比较风险与回报
- 极端损失无法承受
- 概率和结果完全没有估计依据
期望值的具体操作步骤
按顺序完成；每一步都要留下可以复查的文字或证据。
- 01
列出结果分支
覆盖成功、普通、失败和尾部风险，确保概率和为 100%。
每个选项可能出现哪些互斥结果？
- 02
估计概率
优先使用基准率和区间，不要只靠乐观直觉。
同类事件通常发生多频繁？
- 03
统一价值单位
把收入、成本、时间或效用换成可比较单位。
结果对目标的净价值是多少？
- 04
计算并检查风险
比较 EV，同时记录最坏损失、方差和资金约束。
即使期望值高，我们承受得起失败吗？
跟着一个例子完整走一遍
原始问题
是否花 2 万元做一次营销试验？
- 1
30% 概率带来 10 万净收益，50% 带来 2 万，20% 无新增。
- 2
扣除 2 万成本：EV = 0.3×8万 + 0.5×0 + 0.2×-2万 = 2万。
- 3
最坏损失 2 万在试验预算内。
- 4
设置归因与停止规则以便更新概率。
得到的结论
试验的期望净价值为正且最坏损失可承受，因此值得执行。
复制后直接填写
第一次不用追求完美，先把空白处填出来，再根据证据修改。
选项：【】
结果 1：【概率 × 净价值】
结果 2：【概率 × 净价值】
结果 3：【概率 × 净价值】
期望值：【】
最坏损失/承受力：【】看似在用，其实容易用错
- 遗漏成本或失败分支
- 用一个精确概率掩盖巨大不确定性
- 只看平均值，忽略破产风险