Calculateur d'utilité espérée
Deux issues également probables, chacune avec une probabilité de 1/2 et des utilités de 10 et 2, donnent une utilité espérée de 6 : chaque probabilité multipliée par son utilité, puis additionnée. Classez des choix risqués selon leur valeur pour vous, pas selon leur gain moyen. Gratuit dans votre navigateur.
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Exemple résolu
- Probabilités
- 0,5, 0,5
- Charges (eau, gaz, électricité)
- 10, 2
- N
- 2
- Somme des probabilités
- 1
- Utilité espérée
- 6
L'utilité espérée est la statistique de classement de la théorie de la décision de von Neumann–Morgenstern : la moyenne pondérée par les probabilités des utilités attachées à chaque issue mutuellement exclusive d'une loterie finie. Les desks de portefeuille s'en servent une fois la fortune déjà convertie en un nombre d'utilité ; les étudiants vérifient des devoirs qui ne coïncident pas avec l'espérance monétaire ; les équipes produit comparent des scénarios de lancement dont les paiements ne sont pas linéaires en argent.
Ce que mesure l'utilité espérée, et pourquoi ce n'est pas l'espérance
L'utilité espérée est la moyenne pondérée par les probabilités des utilités attachées à chaque issue mutuellement exclusive d'une loterie, et non la moyenne des paiements bruts. Ce seul nombre est la statistique de classement pour choisir parmi des portefeuilles, des contrats d'assurance, des loteries de notes et des scénarios de lancement lorsque l'agent n'est pas neutre au risque en argent.
Deux perspectives peuvent partager la même espérance monétaire et pourtant différer en utilité espérée une fois appliquée une transformation concave ou convexe, c'est pourquoi ce calculateur refuse de traiter les issues comme interchangeables avec les utilities. Le moteur renvoie alors le scalaire EU que manuels, transparents et notes d'investissement notent comme espérance de u de X.
Les utilities négatives sont de premier rang : un état de perte, un défaut ou un lancement manqué peut se situer sous zéro, et la moyenne pondérée reste un score de classement plutôt qu'un montant en caisse.
Usage pratique, limites, tarif et livraison
Utilisez l'outil du navigateur lorsque vous voulez un scalaire d'utilité espérée immédiat pour vérifier une réponse de devoir, classer une loterie d'assurance simple ou expliquer l'aversion au risque sans installer un paquet de théorie de la décision. Convertissez l'argent en utilité de votre côté d'abord — ce point d'accès n'assume jamais une forme logarithmique, puissance ou exponentielle —, de sorte qu'un changement de spécification des préférences est un changement du tableau utilities, non du moteur de classement.
Il n'y a ni modèle de langage, ni service externe de probabilités, ni hasard, de sorte que la capacité est sûre à figer dans des contrôles d'intégration continue et des supports de cours reproductibles. Branchez le point d'accès à des tutoriels de théorie de la décision, des feuilles assurance contre auto-assurance, des tableaux de scénarios de portefeuille ou des bacs à sable d'entretien de programmation où vous préférez déjà l'arithmétique d'utilité espérée en forme close aux histogrammes de simulation qui n'atterrissent jamais deux fois sur le même classement.
Tenez chaque liste au plafond publié ou en dessous, figez le scalaire arrondi dans les tests, et vous obtenez un EU reproductible pour les devoirs, les greffons LMS et les workers en périphérie sans dresser une pile d'algèbre symbolique à vous.
Cas d’usage
Assurance et classement averse au risque
Les analystes attachent des utilities aux états de perte et de non-perte, puis comparent souscrire une couverture et porter le risque via les scalaires d'utilité espérée.
Feuilles de scénarios produit et de portefeuille
Les équipes convertissent des scénarios finis de lancement ou de marché et leurs utilities en un EU stable pour rapports, oracles et tables de classement automatisées.
Questions fréquentes
Que se passe-t-il si les probabilities ne somment pas à un ?
Le message indique la somme observée afin que vous corrigiez la liste. Il n'y a pas de renormalisation silencieuse. Les échecs de validation ne sont pas facturés.
Les utilities peuvent-elles être négatives ?
Oui. Les utilities peuvent être n'importe quel nombre fini, y compris des négatifs pour des pertes ou des états défavorables. Seules les probabilities sont contraintes à l'intervalle unité et à sommer à un.
En quoi l'utilité espérée diffère-t-elle de l'espérance ?
L'espérance est la moyenne des issues brutes. L'utilité espérée est la moyenne des utilities de ces issues après votre carte de préférences. Deux loteries peuvent partager une moyenne et se classer autrement dès que les utilities ne sont pas linéaires en argent.
Le calculateur d'utilité espérée est-il gratuit ?
L'outil du navigateur s'exécute gratuitement sur votre appareil.
D'où viennent les valeurs d'utilité ?
C'est vous qui les fournissez, déjà calculées avec votre propre modèle : logarithme de la richesse, transformation CRRA ou table de préférences déclarées, par exemple. Le calculateur ne convertit pas l'argent en utilité ; il pondère seulement les utilités saisies.
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/fin/expected-utility \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"probabilities":[0.5,0.5],"utilities":[10,2]}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/fin/expected-utility", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"probabilities": [
0.5,
0.5
],
"utilities": [
10,
2
]
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/fin/expected-utility",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"probabilities": [
0.5,
0.5
],
"utilities": [
10,
2
]
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/fin/expected-utility", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"probabilities":[0.5,0.5],"utilities":[10,2]}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"probabilities":[0.5,0.5],"utilities":[10,2]}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/fin/expected-utility", 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
{
"probabilities": [
0.5,
0.5
],
"utilities": [
10,
2
]
}Exemple de réponse
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "fin.expected_utility",
"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_items | 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
Ce calculateur d'utilité espérée accepte un tableau de probabilities et un tableau correspondant de utilities, vérifie que les probabilities forment une mesure discrète qui somme à un, et renvoie le scalaire EU égal à la somme de chaque p_i fois u_i. Les listes qui échouent au test de mesure sont rejetées avec invalid_input afin qu'un modèle cassé ne produise jamais un classement silencieux et absurde. L'arithmétique est pleinement déterministe, s'exécute gratuitement dans votre navigateur et est disponible via l'API à $0.002 par requête réussie.
Ce que mesure l'utilité espérée, et pourquoi ce n'est pas l'espérance
Dans le cadre de von Neumann–Morgenstern un décideur classe des perspectives risquées par le produit intérieur d'un vecteur de probabilités et d'un vecteur d'utilité : EU est la somme de p_i fois u_i sur un support fini. Vous fournissez les utilities déjà calculées — logarithme de la fortune, transformée CRRA ou table de préférences déclarées — et une liste correspondante de probabilities qui forment une mesure discrète.
Comment ce calculateur valide les entrées et calcule EU
Après validation, le noyau parcourt le support une fois et accumule la somme pondérée par les probabilités des utilities. Il n'y a pas de renormalisation silencieuse : si vos poids additionnent quatre-vingt-dix-neuf pour cent, la requête échoue et nomme la somme observée, car une mesure cassée ne doit pas produire un nombre de classement qui paraît précis. Appelez la capacité avec deux tableaux obligatoires de même longueur : probabilities, le poids de chaque état mutuellement exclusif, et utilities, le nombre de von Neumann–Morgenstern attaché à cet état. Le moteur accepte aussi les alias probs et p pour probabilities, et utility et u pour utilities, afin que les scripts qui parlent déjà ainsi n'aient pas besoin d'une étape de renommage. La validation rejette les champs manquants, les tableaux vides, les longueurs discordantes, les nombres non finis, les probabilities négatives, les probabilities au-dessus de un et toute liste dont la somme n'est pas un dans une infime tolérance flottante, le tout avec invalid_input et sans débiter le solde. L'utilité espérée est cette somme pondérée, arrondie à douze décimales pour que le JSON du Worker et celui du navigateur coïncident octet par octet avec les exemples de référence. 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 vite. La même fonction pure alimente l'outil gratuit dans le navigateur et le chemin API, de sorte qu'un exemple de référence sur le serveur est la même arithmétique qu'un visiteur exécute en local sans aller-retour réseau, sans générateur aléatoire et sans modèle de langage d'aucune sorte.
Usage pratique, limites, tarif et livraison
Utilisez l'API lorsqu'un script, une plateforme de préparation aux entretiens, un site éducatif ou un tableau de scénarios a besoin de JSON stable pour de nombreuses loteries finies sous un seul contrat. Chaque requête réussie est un élément facturable à $0.002 ; une validation échouée ne consomme pas le solde. Les résultats sont pleinement déterministes : les mêmes probabilities et utilities donnent toujours la même utilité espérée.
Cas d'intégration
Devoirs et travaux dirigés de théorie de la décision
Étudiants et correcteurs vérifient EU = Σ p_i u_i pour pièces, dés et loteries sur mesure, y compris la règle stricte que les probabilities doivent sommer à un.
Questions techniques
Comment calcule-t-on l'utilité espérée avec cet outil ?
Envoyez un JSON avec probabilities (tableau de poids qui somment à 1) et utilities (tableau correspondant de nombres finis) à fin.expected_utility. La réponse renvoie n, sum_probabilities, expected_utility et la formule EU = Σ p_i · u_i.