数一包括三部分高数55%左右线代2和概率论比重相当共占45%左右，每年会有所不同，还是以大纲为准；权重是一个相对的概念，是针对某一指标而言某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度举例 打个比方说， 一件事情， 你给它打100分， 你的老板给它打60分， 如果平均， 则是100+602=80分 但因为老板说的话分量比你重， 假如老板的权重是2， 你是1， 这时求平均值就是加权平均。
PAB1 + PB2PAB2 + + PBnPABn这个公式是全概率公式，其中B1， B2， ， Bn是一个完备事件组，A是我们关心的事件这个公式表示的是，事件A发生的概率等于事件A在完备事件组B1， B2， ， Bn的各个事件中发生的概率的加权和，权重就是各个事件自身的概率；确定性效应是丹尼尔·卡纳曼和阿莫斯·特沃斯基在前景理论中提出的一种心理现象它描述了决策者在做选择时，对于确定性结果的偏好往往超过可能性的结果这种效应可以通过概率权重函数来理解，通常表现为决策者对小概率事件的估价高于其实际概率，而对中等概率事件的估价则低于其实际概率确定性效应的一个。
权重和概率的区别就在于权重仅仅用在离散的情况，而概率离散和连续都存在如果对与离散情况，权重与概率是等同的举个例子，二项分布中的概率和权重就是一样的还有，如果是抽样调查，得到很多数值现实中的抽样调查几乎不会得到太多相同的数据，比如随机抽取100人测量身高，这时我们就把数据分成区域来划分；1首先，假设有N个人参加抽奖，每个人获奖的概率分别为p1，p2pn那么，每个人中奖的期望个数为E1，E2En，其中Ei=pi乘以N计算每个人的期望获奖次数，即E1，E2En2其次，计算所有人的期望获奖次数之和，即E=E1+E2++En3最后，计算每个人的权重，即wi=。
权重和概率
概率权重是一个统计学概念，它代表了权重股的平均收益率在计算过程中，概率权重矩与线性矩之间有着密切的关系通过线性矩的计算公式，可以将其表示为概率权重矩的线性组合从计算结果来看，两者完全一致概率权重矩和线性矩都与指定的频率分布形式及所赋予的权重概率紧密相关，这意味着其结果对频率分布。
4 风险态度的非对称性在期望效用理论中，我们在面对损失和收入的时候，我们的风险态度都是一样的，也就是说是对称的而在实际生活中，我们会看到自己的行为完全与之相违背，这就叫做“风险态度的非对称性”5 概率权重人类会因为那个大额的数字，比如说100万而去选择性地忽略它极小的概率。
你的问题就复杂在因为在甲已经抽走一个球后，在不知道甲是否抽中的条件下乙再抽球甲能抽到红球的概率自然是110，但是，你是无法用古典盖型来计算乙能抽到红球的概率的在这样的背景下，就需要用到权重的概念你需要把甲是否能抽到红球的概率计算到乙是否能抽到红球的概率中去我们把甲能。
购买保险和进行风投的决策，同样可以从前景理论中的概率权重角度进行解释人们倾向于为可能带来巨大损失或收益的小概率事件支付更高的保费，并对潜在的高风险投资给予更高的权重有限注意力坏消息应该周几见在投资决策中，有限的注意力会导致市场上的各种现象例如，周五效应和CPI效应，表明人们会倾向。
平均值是一组数据的算术平均值，是所有数据值的总和除以数据个数它是对数据的直接平均，没有考虑概率权重区别在于，期望值是对随机变量的所有可能取值进行加权平均，考虑了每个值出现的概率而平均值是对一组数据进行算术平均，没有考虑概率权重因此，期望值更适用于描述随机变量的平均特征，而平均。
权重的定值通常是人为设定的，但也可以根据数据的概率分布来确定例如，在计算加权平均数时，每个数据点的权重可以根据它出现的概率来分配这种方法确保了数据在平均计算中占有它应有的比重，从而使结果更加准确和反映实际情况。
概率加权值
1、E通常表示数学中的期望或平均值在概率论和统计学中，E是一个非常重要的概念，它代表了一个随机变量的ldquo期望rdquo或ldquo平均值rdquo简单来说，如果我们有一个随机变量x，它可能取不同的值，并且每个值都有一个对应的概率，那么E就是所有这些可能值的加权平均，权重就是它们各自的。
2、权重在统计学数据分析及信息检索等领域中有着广泛的应用，指的是个体在总体中的相对重要程度或者所占比例它可以用于衡量个体对于整体结果的影响大小在不同的上下文中，权重的具体含义可能会有所不同例如，在市场调研中，通过赋予不同样本点不同的权重，可以确保调研结果能够更好地反映整个市场的。
3、比如说ft=1207，9lttlt216和ft=1264，6lttlt274他们表示t均匀分布在其各自的区间内，比较谁的数字比较小的概率会比较大，比较它们的权重其中的权重是“层次分析模型”中的“权重” 比如说ft=1207，9lttlt216和ft=1264 ，6lttlt274他们表示t 均匀分布在其各自的区间内，比较谁的数字。
4、概率加权是指在进行概率计算时，根据某种特定情况或因素，对不同的概率值赋予不同的权重，以更准确地反映实际情况下面进行详细解释1 基础概念理解概率是描述某一事件发生的可能性的数值在统计学和数据分析中，我们经常需要根据不同的数据点和情境来计算总体概率但有时，各个数据点的重要性或。
5、期望是个体对于未来可能的结果的主观预测期望理论认为，人们会考虑所有可能的结果，并根据每个结果发生的概率和其所带来的效用来计算期望值4概率权重 期望理论假设人们对于不同结果发生的概率存在一种非线性权重的感知具体来说，人们对于小概率事件更敏感，并且对于高概率事件的权重进行了适度的压缩。