做一个选择专业的决定有时就好比是一次赌博。在大多数的赌博中，你是根据特定的结果赢（或输）钱的。概率论告诉我们（假定是没有做过手脚的硬币、牌等）任何结果的可能性。而赢或输钱的多少则告诉我们每一个结果的金钱价值。
如果我们能够将有关概率的信息和输赢数量的多少结合起来，那就太理想了。事实上，有一种方法就是对每种结果的“期望值”加以计算。将每种结果的概率乘以该结果输赢的数量，并把所有可能结果的值加起来，我们就可以确定这次赌博的期望值。因此，如果让我们在两种方案中选择一种，我们便可以计算出每一种赌注的期望值，并选择期望值高的下注。
这一期望值可以用下面的等式来表示，
EV=∑（pi×vi）（11-1）
式中，EV代表赌博的“期望值”；pi是第i次结果的概率；vi是第i次结果的钱的数值。比如，一种抽奖彩票共有10张彩票，编号从1到10。如果拿到1号，你将赢得10美元，如果拿到的是2，3，4号票，你将赢得5美元。其他数字的则什么也得不到。那么这种彩票的期望价值是
（0.1×10）+（0.3×5）+（0.6×0）=1.60
计算期望值对你有什么益处呢？一方面，它可以指导你花多少钱（如果想花的话）购买一张彩票是合理的。如果你想做出理性决策的话，你就不应花费比期望值更多的钱来买一张彩票。（当然，在一些慈善类彩票中，仅仅出于支持的原因你想捐更多的钱。在这种情况下，你就需要把彩票的期望值和你愿意捐献的数量加在一起用最高的价格来买彩票。）
不是所有的决定都涉及金钱。我们还时常关注其他方面可能获得的收获：我们获得幸福、成功或达成目标的可能性。心理学家、经济学家以及其他学者用效用（utility）一词来对应描述人们的幸福、快乐，以及达到个人目标时的满意程度。只能实现一个目标的选择，相比能实现同样目标还外加其他内容的选择效用要低。对于这类选择，我们可以用与前面相似的等式加以表示，但用效用来代替前面的金钱价值。上述等式于是变为：
EU=∑（pi×ui）（11-2）(www.xing528.com)
式中，EU代表决定的“期望效用”；ui是第i次的效用，总和还是所有可能结果之和。
我们可以把最初关于选择专业的例子转化成期望效用（EU）模型。假如你已列出所有可能的专业，并对每种专业成功的可能性加以评估，并确定你整体成功和失败的效用。表11-2给出了这样的一个例子。你评估自己在一些专业上（比如社会学）成功较有机会，而在其他专业（可能是物理学）成功的机会不大。同时，你对不同专业的成功给予不同的赋值评判。在本例中，你赋予心理学成功的可能性最大，接着是化学和生物学。你对不同专业失败的效用情况也不尽相同。对有些专业而言（如化学、数学），你即使对失败的整体效用评价也是正的。而对另一些专业（如心理学、社会学），你对失败的整体效用赋值是负的。最后一列中给出的是每个专业的总体期望效用。根据评估的可能性和效用，它提示我们最佳选择应该是化学。而心理学和生物分别位列第二和第三位。
表11-2 一个为选择专业决策的期望效用计算实例
注：每种结果（成功和失败）的概率乘以每一结果的效用，并将两者加起来，得到的就是选择该专业的整体期待效用。概率和效用分别来自个体的决策以及主观期待。
你也许会问，本例中的效用是如何得出的。效用的计算相当直接。如你选择一种结果并赋值为0，你就可以以它作为参照点评定其他结果的值。选择哪一个作参照点并不重要，因为最后的决定取决于EU的不同，而不是效用的绝对值（Baron，1994）。
很多人把期望效用理论（expected utility theory）看作一种决策制定的标准模型。有研究显示（Baron，2008），如果你总是做出期望效用最大化的选择，在足够数量的决策之后，你自己的满意度将到达最高点。换句话说，没有比用EU更好的选择方式了，它能使你在相当长的一段时间里提升个人整体的满意程度。
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
