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応用においては、この仮定が現実的である場合とそうでない場合がある。与えられたデータの集合上でこの仮定がどれほど現実的であるかをテストするために、コレログラム（英語版）を書いたりターニングポイントテスト（英語版）をすることで、自己相関を計算することができる。交換可能な確率変数（英語版）の一般化はしばしば十分であり、より容易に満たされる。
(1)分かれてあちこちにあること。 また， 分けてあちこちに置くこと。
〔ちょうどよい時刻の意〕
(1)時を同じくすること。
(1)時期。
分(フン)単位で数える時間。
ε）の準位の方が一つの準位あたりの粒子数が小さくなる。また、同じエネルギーの準位でも、高い温度（小さな β、大きな T）の条件では一つの準位あたりの粒子数が大きくなる。 複雑な粒子間相互作用がなく、エネルギー準位の分布が占有数によって変化しないことを仮定する。エネルギーが ε と ε+dε の範囲にある準位の数を
フレシェ分布（英語: Fréchet distribution) は逆ワイブル分布としても知られている。フレシェ分布は、ガンベル分布（タイプIの極値分布）、ワイブル分布（タイプIIIの極値分布）とともに、一般化極値分布（英語: generalized extreme value
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