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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。
確率論や統計学におけるモーメント（英: moment）または積率（せきりつ）とは、確率変数のべき乗に対する期待値で与えられる特性値。 X を確率変数、α を定数としたときに、α に関するn次モーメント (n-th order moment) は次で定義される。 ⟨ ( X − α ) n ⟩ n = 1 , 2 , … {\displaystyle
数学における確率行列（かくりつぎょうれつ、英: stochastic matrix）とは、マルコフ連鎖の遷移確率を表す正方行列である。全ての成分が、確率を表す非負実数となっている。文脈によって遷移行列（英: transition matrix）、置換行列（英: substitution matrix）、マルコフ行列（英:
〔probability〕
確率論における結果（けっか、英語: outcome）とは、試行によって起こり得る結果（状態・状況）のことである。標本点（ひょうほんてん、英語: sample point）ともいう。起こる結果は1つだけであり、故に異なる結果は同時に起こらない（互いに排反である）。試行の結果全体からなる集合を標本空間（全事象）という。
と書き換えることもできる。これは事象 A と B が独立であるとは、事象 B が起こることが事象 A の確率に一切の影響を与えないことを意味する。上の定義は P(B) = 0 のときにも対応しているので、通常は上の定義を用いる。事象が独立でないことを従属という。 一般に、（有限とは限らない）事象の族 {Aλ} が独立であるとは、その部分有限族
事象）が有限個のときに限られる。例えば、ゆがみのないコインやサイコロを投げるときである。 事象に対してその事象が起こらない事象（集合でいう補集合）は余事象と呼ばれる。これらにより事象の生起を考えるベルヌーイ試行が定義される。 試行の結果全体の集合を標本空間（全事象
数学の統計学における分散（ぶんさん、英: variance）とは、データ（母集団、標本）、確率変数（確率分布）の標準偏差の自乗のことである。分散も標準偏差と同様に散らばり具合を表し、標準偏差より分散の方が計算が簡単なため、計算する上で分散を用いることも多い。 分散は具体的には、平均値からの偏差の2乗の平均に等しい。データ
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