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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。
改正で下限が500分の1まで大きく下げられたことで、改正直後から「CRフィーバー大ヤマト」などで大当たり確率500分の1近い機種が登場した。ただ、射幸性が強くなる懸念から翌2005年には下限が再び400分の1に引き上げられ、暫くはこの状況が続いた。ただ、再び「のめりこみ」等を懸念する声が強まったこ
ライプニッツの判定法 交代級数の収束判定法は、 ∑ n = 1 ∞ ( − 1 ) n a n {\displaystyle \sum _{n=1}^{\infty }(-1)^{n}a_{n}} の形の交代級数が、正値数列 (an) が単調減少で 0 に収束するならばもとの級数も収束する（十分条件）というものである。
〔probability〕
工業的なプロセスにおいては未反応の反応物を生成物と分離して再度回収して反応させることがしばしばある。この場合、収率には回収を考慮していない 1 回のプロセスあたりの収率（単通収率、single pass yield）と回収を考慮した収率（総括収率、overall yield）の 2 種類が存在する。
(1)おさまりがつくこと。 収拾。
に収束する（ここでf (x ± 0) = limh ↓ 0 f (x ± h) ）。 つまりたとえ跳躍不連続点であっても、関数がそこで左微分と右微分を持つ場合、そのフーリエ級数はそこでの左極限値と右極限値のちょうど中間に収束する（ギブズ現象も参照）。 ディリクレ＝ディニ条件 (Dirichlet–Dini criterion)
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
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