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確率分布（かくりつぶんぷ、英: probability distribution）は、確率変数に対して、各々の値をとる確率全体を表したものである。日本産業規格では、「確率変数がある値となる確率，又はある集合に属する確率を与える関数」と定義している。 例えば、「サイコロ2個を振ったときの出た目の和」は確率変数である。この確率変数
確率分布関数（かくりつぶんぷかんすう、英: probability distribution function）とは、確率論において、意味が曖昧な言葉である。文脈によって、以下の3つのどれかを指す。 累積分布関数 確率質量関数 確率密度関数 累積分布関数を分布関数と省略することもあり、それに確率を
離散確率分布（りさんかくりつぶんぷ、英: discrete probability distribution）や離散型確率分布（りさんがたかくりつぶんぷ）は、確率論や統計学において、0 でない確率をとる確率変数値が高々可算個である確率分布のことである。 累積分布関数値が高々可算個であることと同値である。
連続一様分布（英: continuous uniform distribution）は、確率論や統計学における連続確率分布の一種であり、分布上の同じ長さの区間が等しく確からしい場合である。台は2つの母数 a と b で定義され、それぞれ最小値と最大値である。この分布を U(a, b) と略記することが多い。
〔probability〕
確率論において、条件付き確率分布（じょうけんつきかくりつぶんぷ、英: conditional probability distribution）とは、確率変数 X と Y があり、X の値が特定の値であることを知ったときの Y の確率分布のことである。 条件付き累積分布関数・条件付き確率質量関数・条件付き
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
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。
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