Calculateur d'espérance
Un dé équilibré aux faces 1 à 6 a une espérance de 3,5 : la moyenne à long terme de nombreux lancers, même si aucun lancer ne la montre. Saisissez issues et probabilités, obtenez espérance, variance et écart-type. Gratuit dans votre navigateur.
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Exemple résolu
- Issues
- 1, 2, 3, 4, 5, 6
- Probabilités
- 0,1666666667, 0,1666666667, 0,1666666667, 0,1666666667, 0,1666666667, 0,1666666667
- N
- 6
- Somme des probabilités
- 1
- Espérance
- 3,5
- Variance (σ²)
- 2,9166666667
L'espérance mathématique est la moyenne pondérée par les probabilités de chaque issue possible d'une variable aléatoire discrète. Les analystes de portefeuille pondèrent les rendements par les probabilités de scénario, les concepteurs de jeux pondèrent les gains par les chances de victoire, et les étudiants pondèrent les notes d'examen par la vraisemblance de chaque grade. Ce calculateur prend une liste de résultats numériques et une liste correspondante de probabilités, vérifie que les probabilités somment à un, et renvoie l'espérance, le second moment, la variance et l'écart-type de la distribution.
Ce que signifient espérance, variance et écart-type pour une distribution discrète
L'espérance E de X est la somme de chaque issue multipliée par sa probabilité : c'est la moyenne de long terme que l'on observerait si l'expérience était répétée sous la même mesure indéfiniment. Deux distributions peuvent partager la même moyenne et se comporter très différemment : l'une peut concentrer presque toute la masse près de la moyenne tandis que l'autre place une grande masse sur des queues lointaines.
La variance capture cet étalement comme l'écart quadratique attendu par rapport à la moyenne, de façon équivalente le second moment moins le carré de la moyenne. L'écart-type est la racine carrée de la variance et restaure les unités d'origine des issues, c'est pourquoi les rapports de risque et les corrigés de devoir citent habituellement moyenne et écart-type côte à côte.
Comme chaque grandeur est une somme finie de produits, les formules sont classiques et pleinement déterministes : les mêmes issues et les mêmes probabilités doivent toujours produire la même espérance, la même variance et le même écart-type. Cette propriété rend les nombres sûrs à figer dans des tests automatisés, des corrigés de leçon et des carnets reproductibles sans bruit Monte Carlo qui ne se stabilise jamais tout à fait deux fois.
Cas d’usage
Devoirs et labs d'introduction aux probabilités
Étudiants et correcteurs vérifient E[X], Var(X) et ET pour dés, pièces et tables discrètes personnalisées, y compris la règle stricte que les probabilités doivent sommer à un.
Jeux de hasard et contrôles de jeu équitable
Les concepteurs pondèrent les gains par les probabilités de victoire pour obtenir le rendement attendu et l'étalement avant d'expédier une passe d'équilibrage ou un exemple tutorial.
Tableaux de bord de scénarios et de risque
Les analystes convertissent issues et probabilités de scénarios finis en une moyenne, variance et écart-type stables pour rapports et oracles automatisés.
Questions fréquentes
Que se passe-t-il si les probabilités ne somment pas à un ?
Le message indique la somme observée pour que vous puissiez renormaliser ou corriger la liste. Les échecs de validation ne sont pas facturés.
Comment variance et écart-type sont-ils calculés ?
La variance est E[X²] moins (E[X])² en un seul passage sur le support. L'écart-type est la racine carrée de cette variance, toujours non négative pour une mesure de probabilité valide.
Simule-t-il des échantillons aléatoires de la distribution ?
Non. Il évalue les moments discrets en forme fermée de façon déterministe. Les mêmes issues et probabilités renvoient toujours la même espérance, variance et écart-type.
Quelle est l’espérance d’un dé équilibré ?
Elle vaut 3,5. Chaque face de 1 à 6 a une probabilité d’un sixième, donc la somme pondérée donne 3,5, même si aucun lancer ne peut l’afficher : c’est la moyenne à long terme de nombreux lancers.
Deux lois peuvent-elles avoir la même espérance et un risque différent ?
Oui. L’une peut concentrer presque toute sa masse près de la moyenne, l’autre placer beaucoup de poids sur des issues lointaines. C’est pourquoi la variance et l’écart-type sont donnés à côté de l’espérance.
Outils associés
Pour les développeurs — accès API
Tout sur cette page est disponible par programmation. Cette section s'adresse aux équipes qui veulent l'intégrer à leurs systèmes ; les autres peuvent simplement utiliser l'outil ci-dessus.
Endpoint
Authentification par jeton Bearer : un seul POST met la tâche en file d’attente, et le résultat vous parvient par webhook ou lien signé.
Appeler depuis votre stack
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/prob/expected-value \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"outcomes":[1,2,3,4,5,6],"probabilities":[0.16666666666666666,0.16666666666666666,0.16666666666666666,0.16666666666666666,0.16666666666666666,0.1666666666666667]}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/prob/expected-value", {
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"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
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"outcomes": [
1,
2,
3,
4,
5,
6
],
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0.16666666666666666,
0.16666666666666666,
0.16666666666666666,
0.16666666666666666,
0.16666666666666666,
0.1666666666666667
]
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/prob/expected-value",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
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2,
3,
4,
5,
6
],
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0.16666666666666666,
0.16666666666666666,
0.16666666666666666,
0.16666666666666666,
0.16666666666666666,
0.1666666666666667
]
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)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/prob/expected-value", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
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],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"outcomes":[1,2,3,4,5,6],"probabilities":[0.16666666666666666,0.16666666666666666,0.16666666666666666,0.16666666666666666,0.16666666666666666,0.1666666666666667]}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/prob/expected-value", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)Exemple de requête
{
"outcomes": [
1,
2,
3,
4,
5,
6
],
"probabilities": [
0.16666666666666666,
0.16666666666666666,
0.16666666666666666,
0.16666666666666666,
0.16666666666666666,
0.1666666666666667
]
}Exemple de réponse
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "prob.expected_value",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}L’API est asynchrone : chaque appel renvoie un task_id immédiatement, puis vous interrogez l’état à raison d’une requête par seconde.
Tarifs
Le prix est publié, sans tokens ni crédits. Une tâche qui échoue n’est pas facturée.
Limites
max_outcomes | 10000 |
Erreurs
| HTTP | Code | Signification |
|---|---|---|
401 | unauthorized | Clé API absente ou invalide : vérifiez l’en-tête Authorization. |
402 | insufficient_balance | Solde insuffisant : rechargez votre compte pour lancer cette tâche. |
404 | unknown_type | Type de tâche inconnu : vérifiez le champ type de votre requête. |
429 | rate_limited | Trop de requêtes : ralentissez la cadence, puis réessayez. |
Notes techniques
Les listes qui ne forment pas une mesure de probabilité valide sont rejetées avec une erreur claire invalid_input afin que des modèles cassés ne produisent jamais de nombres absurdes en silence. L'arithmétique est entièrement déterministe, s'exécute gratuitement dans votre navigateur et est disponible via l'API à $0.002 par requête réussie.
Ce que signifient espérance, variance et écart-type pour une distribution discrète
Une variable aléatoire discrète X est entièrement décrite par un support fini d'issues x_one à x_n avec des probabilités p_one à p_n non négatives qui somment exactement à un.
Comment ce calculateur valide les entrées et calcule les moments
Après validation, le noyau parcourt le support une fois, en accumulant la somme pondérée par probabilité des issues et la somme pondérée par probabilité de leurs carrés. L'espérance est cette première somme pondérée ; la variance est le second moment moins le carré de la moyenne, avec un pince microscopique pour que l'arrondi flottant n'invente pas une variance négative pour une mesure valide ; l'écart-type est la racine carrée non négative de la variance. Appelez la capacité avec deux tableaux obligatoires de même longueur : outcomes, les points de support numériques finis, et probabilities, le poids de chaque point. Le moteur accepte aussi les alias values et x pour outcomes, et probs et p pour probabilities, afin que les scripts qui parlent déjà en ces termes n'aient pas besoin d'une étape de renommage. La validation rejette les champs manquants, les tableaux vides, les longueurs différentes, les nombres non finis, les probabilités négatives, les probabilités au-dessus de un, et toute liste dont la somme n'est pas un dans une tolérance flottante minuscule, le tout avec invalid_input et sans débiter le solde.
Usage pratique, limites, tarification et livraison
Utilisez l'outil navigateur lorsque vous voulez une moyenne et un étalement immédiats pour vérifier une réponse de devoir, dimensionner un simple jeu de hasard ou expliquer le risque sans installer un paquet statistique. Les résultats sont pleinement déterministes : les mêmes issues et probabilités donnent toujours la même espérance, variance et écart-type. Il n'y a ni modèle de langage, ni service externe de probabilité, ni aléa, donc la capacité est sûre à figer dans des contrôles d'intégration continue et des supports de leçon reproductibles. Utilisez l'API lorsqu'un script, une plateforme de préparation d'entretiens, un site éducatif ou un tableau de bord de scénarios a besoin de JSON stable pour de nombreuses distributions discrètes sous un même contrat. Chaque requête réussie est un article facturable à $0.002 ; une validation échouée ne consomme pas le solde. Les listes acceptées gardent la boucle bornée pour les isolats Worker : jusqu'à dix mille points de support couvrent les exemples courants de classe et d'entreprise tout en finissant rapidement. Branchez l'endpoint dans des tutoriels de théorie de la décision, des contrôles de jeu équitable, des feuilles de scénarios de portefeuille ou des bacs à sable d'entretiens de codage où vous préférez déjà l'arithmétique des moments en forme fermée aux histogrammes de simulation approximative qui n'atterrissent jamais deux fois sur la même moyenne.
Questions techniques
Comment calculer l'espérance avec ce calculateur ?
Envoyez du JSON avec outcomes (tableau de nombres) et probabilities (tableau de poids correspondant qui somme à 1) vers prob.expected_value. La réponse renvoie expected_value, variance, standard_deviation et second_moment.
Le calculateur d'espérance est-il gratuit ?
L'outil navigateur s'exécute gratuitement sur votre appareil. Les appels API utilisent le solde KIT prépayé à $0.002 par article réussi ; les échecs de validation ne sont pas facturés.