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確率変数（かくりつへんすう、英: random variable, aleatory variable, stochastic variable）とは、統計学の確率論において、起こりうることがらに割り当てている値（ふつうは実数や整数）を取る変数。各事象は確率をもち、その比重に応じて確率変数はランダムに値をとる。
正規数が存在することが従うが、その例は1917年にシェルピンスキーによって初めて与えられた。 有理数はいかなる基数に関しても循環小数なので、定義より明らかに正規ではない。非正規数の集合はルベーグ零集合であるのである意味「小さい」が、非
〔probability〕
確率論および統計学において、対数正規分布（たいすうせいきぶんぷ、英: log-normal distribution）は、連続確率分布の一種である。この分布に従う確率変数の対数をとったとき、対応する分布が正規分布に従うものとして定義される。そのため中心極限定理の乗法的な類似が成り立ち、独立同分布に従
404である。 確率的素数の性質は効率的な素数判定アルゴリズムの基礎であり、これは暗号理論に応用されている。これらのアルゴリズムは通常本質的に確率的である。任意の固定したaに対してaを底とする合成数の確率的素数がある一方、任意の合成数nに対して任意にaを選択した場合nが底aに対して擬素数である確率
事象を根元事象または単純事象 (elementary event / simple event) 、複数の根元事象の和集合を複合事象 (compound event) という。つまり、 F {\displaystyle {\mathcal {F}}} は、根元事象から生成される最小の完全加法族となっている。
外確率（がいかくりつ、英: exotic probability）とは、[0, 1]の範囲の外側を扱う確率論の一分野である。 外確率に関する論文の主な著者はサウル・ヨッセフである。彼によると、確率値として有効な数は、実数、複素数、四元数である。 ヨッセフは外確率
頻度主義者にとって、仮説は（真か偽かの）命題であり、頻度主義者にとっての仮説の確率は0か1であるが、ベイズ統計学では、真理値が不確かであれば、仮説に割り当てられる確率も0から1の範囲になる。 ベイズ確率（およびベイズ統計学）は、ベイズの定理の特別な場合を証明したトーマス・ベイズにちなんだ命名（実際の命名は1950
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