非参数数据的期望值求解咨询（蒙特卡洛模拟场景）

嘿，我来帮你理清这个问题！其实你已经握着最靠谱的解决方案了——直接用你329000次蒙特卡洛模拟结果的样本均值，作为期望值的估计，完全不用纠结找不到拟合分布这件事。

给你拆解下原因：

• 首先，大数定律在这里是你的强力后盾：当样本量像你这么大（329000次）时，样本均值会无限趋近于真实的总体期望值，不管数据是不是偏态、有没有办法拟合到某个理论分布里。非参数场景下，样本均值就是期望值的最优无偏估计，这是统计学里的基础结论。
• 你提到Minitab找不到合适的拟合分布，这太正常了！当样本量极大时，哪怕数据和某个理论分布只有极其微小的偏差，统计检验也会判定“拟合不佳”——这不是你的数据有问题，而是大样本放大了所有细节差异而已，完全不用为此困扰。

针对你后续的使用场景：

• 对比不同决策方案时，直接用每个方案的样本均值来做比较就足够可靠，大样本下均值的稳定性非常强，能准确反映各方案的长期平均收益/结果。
• 计算信息价值时，如果需要用到方差、分位数这类指标，同样可以直接用样本统计量：样本方差、样本分位数（比如Minitab自带的百分位数计算功能）都能满足需求，不需要依赖拟合出来的理论分布。

如果担心左偏数据对均值的“代表性”有影响，你可以同时参考中位数来辅助理解风险，但核心用于决策的期望值，样本均值依然是最适合的指标——它就是你要的“长期重复决策下的平均结果”。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者CBRF23