您正通过计算期望营收来评估是否推出一款新产品。为此，您需要为不同的销售结果估计概率：高需求、适中需求或低需求。
在进行期望值计算时，您可以使用哪三种技术来确定更贴近现实的概率？
本练习是课程的一部分
通过我们的互动练习之一，将理论转化为实践
本章将向您介绍有助于揭示变量交互关系的概率概念。通过探索多元分布、条件概率和马尔可夫链，您将了解以概率为驱动的模型如何预测客户行为、优化策略并评估风险。这些工具为您在不确定性下做出数据驱动的商业决策奠定坚实基础。
第 2 章聚焦于结合业务结果来解读与管理不确定性。您将学习常见技术，如期望值计算、置信区间与预测区间、情景分析以及敏感性分析。
当前练习
在最后一章，您将探索在存在不确定性的情况下，仿真技术如何提升决策质量。您将学习应用重采样、蒙特卡罗模拟和决策树来估计不确定性、评估风险，并可视化战略选择。通过整合这些技术，您将能够综合洞见，并在商业场景中提出数据驱动的建议。
