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的思路来思考，甚至不需要进行计算。
如图表18-4所示，由于掷骰子的概率分布图是左右对称的，那么在挑担偶人模型中，平衡的支点必须为正中。
因此，期待值为3.5。
图表18-4掷骰子的期待值
下面，我们来回顾一下第4讲中关于“某对夫妇第二胎生女孩的概率”
这一案例，来计算该例中的概率分布期待值。
在这个例子中，设定x＝0.4、0.5、0.6时的概率分布为0.27、0.33、0.4。
由此可计算出期待值为：
（x的期待值）＝0.4×0.27＋0.5×0.33＋0.6×0.4＝0.513（见图表4-8）。
我们再思考一下关于该模型的问题：已经该夫妇的第一胎为女儿，那么，设定问题为“该夫妇生的第二胎依然是女孩的概率是0.4？0.5？还是0.6？”
之后根据贝叶斯推理，计算出对于0.4、0.5、0.6的后验概率分别为0.27、0.33、0.4。
这意味着，“第二胎依然是女孩”
的概率为0.4的可能性是0.27，概率为0.5的可能性是0.33，为0.6的可能性是0.4。
而这些数值作为“概率的概率”
这样一种双重概率，也就是“关于概率的概率分布”
。
图表18-5某夫妇生的第二胎依然是女孩的概率的期待值
虽然我们已经知道了0.4、0.5、0.6这三种概率分别对应的可能性数值，但其实我们真正想要的是“该夫妇生的第二胎依然是女孩的概率究竟是多少”
的答案。
而对此进行估算时，期待值可以作为一个合适的指标。
因为期待值是代表概率分布的数值。
因此，根据图表18-5可以进行如下推算：
（第一胎生女孩的夫妇，第二胎依然是女孩的概率）＝0.513
在没有获得任何信息时，认为概率是0.5的想法是妥当的；而在已知第一胎是女孩的情况下，通过贝叶斯推理可以估算出：第二胎依然是女孩的概率要略大于0.5。
18-6通过贝塔分布来计算期待值
学习完上述知识后，下面我们来思考连续型概率分布的期待值。
在连续型概率分布中，由于已经给出了连续无限个数值的概率密度，所以很难通过各个数值来掌握其存在方式，而只有通过图表的形状来把握才比较现实。
在这个前提下，能够通过一个数值来代表分布的期待值的作用就更为重要了。
下面以贝塔分布为例，来讲解连续型概率分布期待值的知识点。
即便如此，在连续型的情况下，如果要定义并计算其期待值，依然需要进行积分计算，因此本书仅对其结果进行介绍。
第17讲中讲解过，贝塔分布中，将α、β设为大于1的常数，如下所示：
y＝（常数）×xa-1（1-x）β-1（0≤x≤1）
x为基本事件的数值，y为概率密度。
贝塔分布的期待值的公式如下：
具体解说可参照“补讲”
部分。
下面，针对第17讲中列举出的贝塔分布，使用该公式计算其期待值，并试着用图表示出来。
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