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expectation期望值的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦張紹勳寫的 有限混合模型(FMM)：STaTa分析(以EM algorithm做潛在分類再迴歸分析) 可以從中找到所需的評價。
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國立政治大學 應用數學系 陸行所指導 宋沛峻的 不耐煩顧客的M/M/S再嘗試模型中邊際機率與條件變異數的關係 （2021），提出expectation期望值關鍵因素是什麼，來自於M/M/S再嘗試模型、不耐煩顧客、條件變異數、平均排隊長度、閒置機率。
而第二篇論文國立雲林科技大學 營建工程系 蔡宗潔所指導 林新添的 歷史建築再利用之風險探討 （2021），提出因為有 歷史建築、風險的重點而找出了 expectation期望值的解答。
最後網站期望值expected value - Oxue則補充：什么是期望值(Expectation Value)？. 期望值是從大量實驗中得到的未知變量的平均值，當一個實驗或測量被多次執行時，這些實驗的結果會發生變化。. 期望值只是預測所有 ...
有限混合模型(FMM)：STaTa分析(以EM algorithm做潛在分類再迴歸分析)
為了解決expectation期望值 的問題，作者張紹勳 這樣論述：
本書特色 •本書架構循序漸進，有步驟地說明有限混合模型(FMM)的原理和應用實例分析。 •STaTa提供十七種有限混合模型(FFM)的估計法，功能十分龐大，您不能不知！ •本書內容融合理論、方法及統計，每章節均輔以實例示範，學習效率提升。 •適用於教育學、心理學、社會科學、生產管理、經濟、風險管理、人資管理、航運管理、財務金融、會計、公共衛生、工業工程等學術領域。 •隨書附贈資料檔光碟。 有限混合模型(FMM)為一種混合分布的機率模型，其假定原始實測資料係自眾多但有限的未知分布得來，而FMM模型的EM演算法可自行分類，以減少模型因存在不同異質體而導致偏誤的結果。
其框架提供了一個方便且靈活的方法來模擬複雜的異質資料庫。坊間常見的四十一種軟體，例如：SAS、R和SPSS等大型資料庫之檔案格式，都可轉至STaTa進行分析，STaTa亦提供十七種有限混合模型(FFM)的估計法，功能十分龐大、實用。有限混合模型(FMM) 早期應用在天文學、生物學、經濟學、工程學、市場行銷、醫學，現已流行於教育學、心理學、社會科學、人資管理、生產管理、航運管理、財務金融、會計等專業領域。 本書章節內容包含線性迴歸、次序迴歸、Logistic迴歸、多項Logistic迴歸、count迴歸、零膨脹迴歸、參數型存活迴歸、2SLS線性迴歸、order迴歸、Beta迴歸…等理論與實
證研究，隨書附贈光碟資料檔，讓研究者在詳閱本書後，在進行此類研究方法的分析實作時，能得心應手並獲得最佳的研究成果。
expectation期望值進入發燒排行的影片
【摘要】
本影片承接上回許願池影片，講解連續變數的機率分布，包含均勻分布、指數分布、常態分布、Gamma 分布和 Beta 分布及他們的機率密度函數與期望值和變異數
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EP01：向量微積分重點整理 (https://youtu.be/x9Z23o_Z5sQ)
EP02：泰勒展開式說明與應用 (https://youtu.be/SByv7fMtMTY)
EP03：級數審斂法統整與習題 (https://youtu.be/qXCdZF8CV7o)
EP04：積分技巧統整 (https://youtu.be/Ioxd9eh6ogE)
EP05：極座標統整與應用 (https://youtu.be/ksy3siNDzH0)
EP06：極限嚴格定義題型 + 讀書方法分享 (https://youtu.be/9ItI09GTtNQ)
EP07：常見的一階微分方程題型及解法 (https://youtu.be/I8CJhA6COjk)
EP08：重製中
EP09：反函數定理與隱函數定理 (https://youtu.be/9CPpcIVLz7c)
EP10：多變數求極值與 Lagrange 乘子法 (https://youtu.be/XsOmQOTzdSA)
EP11：Laplace 轉換 (https://youtu.be/GZRWgcY5i6Y)
EP12：Fourier 級數與 Fourier 轉換 (https://youtu.be/85q-2nInw7Y)
EP13：換變數定理與 Jacobian 行列式 (https://youtu.be/7z4ad1I0b7o)
EP14：Cayley-Hamilton 定理 & 極小多項式 (https://youtu.be/9c-lCLV4F0M)
EP15：極限、微分和積分次序交換的條件 (https://youtu.be/QRkGLK7Iw4c)
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#連續型機率分布 #機率密度函數 #pdf
不耐煩顧客的M/M/S再嘗試模型中邊際機率與條件變異數的關係
為了解決expectation期望值 的問題，作者宋沛峻 這樣論述：
在現實生活中，等候模型被廣泛地使用於許多領域之中。在網路的問題中，我們可以將服務員視為伺服器，顧客則視為連接至伺服器的使用者。在實際的情形中，當使用者連不上伺服器時，通常會選擇重新連接伺服器，當使用者連續失敗幾次則可能選擇離開。這時候顧客便具有再嘗試且不耐煩的特性，所以我們便可以將不耐煩顧客的 M/M/S 再嘗試模型套用到網路的問題當中。在本文中，我們基於不耐煩顧客的 M/M/S 再嘗試模型的矩陣解來描述模型，並且導入條件機率及條件期望值的概念進行運算。最後我們給出幾條有關排隊人數或服務員忙碌人數的期望值及條件變異數的關係式和系統閒置機率的上下界，以利更好地刻畫整個網路的使用情形。
歷史建築再利用之風險探討
為了解決expectation期望值 的問題，作者林新添 這樣論述：
人們每每選擇趨吉避凶之方，往往不及一場毀滅性天災。歷史建築乘載各時期關鍵性的文化資產，歐洲或日本等國家落實「預防性維護」觀念來維護重要的歷史遺產;反觀臺灣，以2012 至2020 年間共計297 筆歷史建築之公共工程標案內容，顯示處於「衰敗的防治」之大幅歷史建築的修復及支出。歷史建築各種事件風險，影響資產完整性及耗損遺產之價值。本研究探討目的: 一、彙整各類型專案之調查研究、設計及施工三個階段風險因子; 二、建立臺灣歷史建築之研究調查、設計及施工三個階段風險排序。 首先，本研究採取文獻分析法，在135 份歷史建築之專案資料列出風險因子清單;其次，經專家給予風險因子清單專業評分，計算出風
險衝擊量及風險機率，最後，建立風險排序。 本研究風險分為七大類及27 個子項目，經由專家訪談及評分結果，調查研究階段: 風險期望值(R)最高為「2.1 長期閒置(修復前疏於管理) 」及最低「7.3 軍事/暴動」。設計階段: 風險期望值(R)最高為「6.4 傳統的工法流失」及最低「3.污染」。施工階段: 風險期望值(R)最高「6.4 傳統的工法流失」及最低「2.5 其他未依規定辦理」。