अनियमित परिवर्तनशील वस्तु: Difference between revisions

Latest revision as of 16:02, 17 April 2023

यादृच्छिक चर (जिसे यादृच्छिक मात्रा, सहायक चर या स्टोकेस्टिक चर भी कहा जाता है) मात्रा या वस्तु का गणितीय औपचारिकरण है जो यादृच्छिक घटनाओं पर निर्भर करता है।^[1] यह संभावित परिणाम (संभाव्यता) का मैपिंग या फलन है (उदाहरण के लिए, फ़्लिप किए गए सिक्के के संभावित ऊपरी भाग जैसे कि हेड $H$ और टेल $T$ है) प्रारूप स्थान में (जैसे, समुच्चय $\{H,T\}$ ) मापने योग्य स्थान (उदा., $\{-1,1\}$ जिसमें 1 के अनुरूप $H$ और -1 के अनुरूप $T$ है), प्रायः वास्तविक संख्या के लिए होता है।

यह ग्राफ दिखाता है कि कैसे यादृच्छिक चर सभी संभावित परिणामों से लेकर वास्तविक मानों तक फलन है। यह यह भी दर्शाता है कि संभाव्यता द्रव्यमान कार्यों को परिभाषित करने के लिए यादृच्छिक चर का उपयोग कैसे किया जाता है।

अनौपचारिक रूप से, यादृच्छिकता सामान्यतः संयोग के कुछ मौलिक तत्व का प्रतिनिधित्व करती है, जैसे कि पासा के रोल में; यह माप त्रुटि जैसी अनिश्चितता का भी प्रतिनिधित्व कर सकता है।^[1]चूँकि, संभाव्यता की व्याख्या दार्शनिक रूप से जटिल है, और विशिष्ट स्थितियों में भी सदैव सरल नहीं होती है। यादृच्छिक चरों का विशुद्ध रूप से गणितीय विश्लेषण ऐसी व्याख्यात्मक कठिनाइयों से स्वतंत्र है, और कठोर स्वयंसिद्ध व्यवस्था पर आधारित हो सकता है।

माप सिद्धांत की औपचारिक गणितीय भाषा में, यादृच्छिक चर को मापने योग्य फलन के रूप में परिभाषित किया जाता है जो संभावना माप स्थान (प्रारूप स्थान कहा जाता है) से मापने योग्य स्थान तक होता है। यह पुशफॉरवर्ड माप पर विचार करने की अनुमति देता है, जिसे यादृच्छिक चर का वितरण कहा जाता है; वितरण इस प्रकार यादृच्छिक चर के सभी संभावित मूल्यों के समुच्चय पर संभाव्यता माप है। दो यादृच्छिक चरों के लिए समान वितरण होना संभव है किन्तु महत्वपूर्ण प्रकारों से भिन्न होना संभव है; उदाहरण के लिए, वे स्वतंत्र (संभावना सिद्धांत) हो सकते हैं।

असतत यादृच्छिक चर और प्रत्येक प्रकार से निरंतर यादृच्छिक चर की विशेष स्थितियों पर विचार करना सामान्य है, यादृच्छिक चर का मूल्य असतत समुच्चय (जैसे परिमित समुच्चय) या वास्तविक संख्याओं के अंतराल में हो। अन्य महत्वपूर्ण संभावनाएँ हैं, विशेष रूप से स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं के सिद्धांत में, जिसमें यादृच्छिक क्रम या यादृच्छिक कार्यों पर विचार करना स्वाभाविक है। कभी-कभी यादृच्छिक चर को वास्तविक संख्या में स्वचालित रूप से मान लिया जाता है, इसके अतिरिक्त अधिक सामान्य यादृच्छिक मात्रा को यादृच्छिक तत्व कहा जाता है।

जॉर्ज मैके के अनुसार, यादृच्छिक चर के संदर्भ में व्यवस्थित रूप से सोचने वाले प्रथम व्यक्ति पफन्युटी चेबीशेव थे।^[2]

परिभाषा

यादृच्छिक चर $X$ मापने योग्य कार्य $X\colon \Omega \to E$ प्रारूप स्थान से $\Omega$ मापने योग्य स्थान के संभावित परिणाम (संभावना) के समुच्चय के रूप में $E$ है, प्रौद्योगिकी स्वयंसिद्ध परिभाषा के लिए प्रारूप स्थान की आवश्यकता होती है $\Omega$ प्रायिकता स्थान का प्रारूप होना $(\Omega ,{\mathcal {F}},\operatorname {P} )$ (माप-सैद्धांतिक परिभाषा देखें)। यादृच्छिक चर को प्रायः कैपिटल रोमन अक्षरों द्वारा निरूपित किया जाता है जैसे $X$ , $Y$ , $Z$ , $T$ है।^[3]

संभावना है कि $X$ मापने योग्य समुच्चय में मान लेता है। $S\subseteq E$ के रूप में लिखा गया है

\operatorname {P} (X\in S)=\operatorname {P} (\{\omega \in \Omega \mid X(\omega )\in S\})

मानक स्थिति

अनेक स्थितियों में, $X$ वास्तविक-मूल्यवान है, अर्थात $E=\mathbb {R}$ कुछ संदर्भों में, शब्द यादृच्छिक तत्व (विस्तार देखें) का उपयोग इस रूप के यादृच्छिक चर को निरूपित करने के लिए किया जाता है।

जब कि छवि (गणित) (या श्रेणी) $X$ गणना योग्य है, यादृच्छिक चर को असतत यादृच्छिक चर कहा जाता है^[4]^: 399 और इसका वितरण असतत संभाव्यता वितरण है, अर्थात इसे प्रायिकता द्रव्यमान फलन द्वारा वर्णित किया जा सकता है जो छवि में प्रत्येक मान $X$ के लिए प्रायिकता प्रदान करता है, यदि छवि अनगिनत रूप से अनंत है (सामान्यतः अंतराल (गणित)) तो $X$ सतत को यादृच्छिक चर कहा जाता है।^[5]^[6] विशेष स्थिति में यह बिल्कुल निरंतर है, इसके वितरण को संभाव्यता घनत्व फलन द्वारा वर्णित किया जा सकता है, जो अंतरालों को संभावनाएं प्रदान करता है; विशेष रूप से, प्रत्येक भिन्न-भिन्न बिंदु में बिल्कुल निरंतर यादृच्छिक चर के लिए आवश्यक रूप से शून्य प्रायिकता होनी चाहिए। सभी निरंतर यादृच्छिक चर बिल्कुल निरंतर नहीं होते हैं,^[7] मिश्रण वितरण ऐसा ही उदाहरण है; ऐसे यादृच्छिक चरों को प्रायिकता घनत्व या प्रायिकता द्रव्यमान फलन द्वारा वर्णित नहीं किया जा सकता है।

किसी भी यादृच्छिक चर को उसके संचयी वितरण फलन द्वारा वर्णित किया जा सकता है, जो इस संभावना का वर्णन करता है कि यादृच्छिक चर निश्चित मान से अल्प या उसके समान होगा।

विस्तार

आँकड़ों में यादृच्छिक चर शब्द पारंपरिक रूप से वास्तविक-मूल्य वाले स्थिति ( $E=\mathbb {R}$ ) तक सीमित है। इस स्थिति में, वास्तविक संख्याओं की संरचना मात्राओं को परिभाषित करना संभव बनाती है जैसे कि यादृच्छिक चर का अपेक्षित मूल्य और विचरण, इसका संचयी वितरण फलन और इसके वितरण का क्षण (गणित) होता है।

चूँकि, ऊपर दी गई परिभाषा किसी भी मापने योग्य स्थान $E$ मूल्यों के लिए मान्य है। इस प्रकार अन्य समुच्चयों के यादृच्छिक तत्वों $E$ पर विचार कर सकता है, जैसे यादृच्छिक बूलियन मान, श्रेणीबद्ध मान, जटिल संख्याएं, यादृच्छिक सदिश, आव्यूह, अनुक्रम, ट्री (ग्राफ़ थ्योरी), समुच्चय, आकार, अनेक गुना और कार्य है। तब विशेष रूप से डेटा प्रकार के यादृच्छिक चर $E$ या $E$ - मूल्यवान का उल्लेख कर सकता है।

यादृच्छिक तत्व की यह अधिक सामान्य अवधारणा विशेष रूप से ग्राफ सिद्धांत, मशीन सीखने, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, असतत गणित और कंप्यूटर विज्ञान के अन्य क्षेत्रों जैसे विषयों में उपयोगी है, जहां प्रायः अन्य-संख्यात्मक डेटा के यादृच्छिक भिन्नता को मॉडलिंग करने में रुचि होती है। कुछ स्थितियों में, इसके प्रत्येक तत्व $E$ का प्रतिनिधित्व करना अभी भी सुविधाजनक है, या अधिक वास्तविक संख्याओं का उपयोग करता है। इस स्थिति में, यादृच्छिक तत्व को वैकल्पिक रूप से यादृच्छिक सदिश के रूप में दर्शाया जा सकता है। वास्तविक-मूल्यवान यादृच्छिक चर के सदिश (सभी समान अंतर्निहित संभाव्यता स्थान पर परिभाषित) $\Omega$ , जो भिन्न -भिन्न यादृच्छिक चर को पारस्परिक जानकारी की अनुमति देता है) है। उदाहरण के लिए:

यादृच्छिक शब्द को यादृच्छिक पूर्णांक के रूप में दर्शाया जा सकता है जो संभावित शब्दों की शब्दावली में सूचकांक के रूप में कार्य करता है। वैकल्पिक रूप से, इसे यादृच्छिक संकेतक सदिश के रूप में दर्शाया जा सकता है, जिसकी लंबाई शब्दावली के आकार के समान होती है, जहां केवल सकारात्मक संभाव्यता के मान $(1\ 0\ 0\ 0\ \cdots )$ , $(0\ 1\ 0\ 0\ \cdots )$ , $(0\ 0\ 1\ 0\ \cdots )$ होते हैं और 1 की स्थिति शब्द को प्रदर्शित करती है।
दी गई लंबाई का यादृच्छिक वाक्य $N$ के सदिश के रूप में दर्शाया जा सकता है $N$ रैंडम शब्द है।
यादृच्छिक ग्राफ पर $N$ दिए गए शीर्षों को a के रूप में दर्शाया जा सकता है $N\times N$ यादृच्छिक चर का आव्यूह है, जिनके मान यादृच्छिक ग्राफ के आसन्न आव्यूह को निर्दिष्ट करते हैं।
यादृच्छिक कार्य $F$ यादृच्छिक चर के संग्रह के रूप $F(x)$ में प्रदर्शित किया जा सकता है, विभिन्न बिंदुओं पर फलन के मान दे रहा है $x$ फलन के डोमेन में है। $F(x)$ h> साधारण वास्तविक-मूल्यवान यादृच्छिक चर हैं, नियम यह है कि फलन वास्तविक-मूल्यवान हो। उदाहरण के लिए, स्टोकेस्टिक प्रक्रिया समय का यादृच्छिक कार्य है, यादृच्छिक सदिश कुछ सूचकांक समुच्चय का यादृच्छिक कार्य है जैसे कि $1,2,\ldots ,n$ , और यादृच्छिक क्षेत्र किसी भी समुच्चय (सामान्यतः समय, स्थान, या असतत समुच्चय) पर यादृच्छिक कार्य है।

वितरण कार्य

यदि यादृच्छिक चर $X\colon \Omega \to \mathbb {R}$ संभाव्यता स्थान पर परिभाषित $(\Omega ,{\mathcal {F}},\operatorname {P} )$ किया गया है, तो हम इस प्रकार के प्रश्न पूछ सकते हैं कि इसकी कितनी संभावना है कि इसका मान $X$ 2 के समान है? यह घटना की संभावना के समान है $\{\omega :X(\omega )=2\}\,\!$ जिसे प्रायः $P(X=2)\,\!$ या $p_{X}(2)$ के रूप में लिखा जाता है।

यादृच्छिक चर के आउटपुट की इन सभी संभावनाओं को रिकॉर्ड करना $X$ का संभाव्यता वितरण देता है $X$ संभाव्यता वितरण परिभाषित करने के लिए उपयोग की जाने वाली विशेष संभावना स्थान के बारे में भूल जाता है $X$ और केवल के विभिन्न आउटपुट मूल्यों की $X$ संभावनाओं को रिकॉर्ड करता है, ऐसा संभाव्यता वितरण, यदि $X$ वास्तविक-मूल्यवान है, तो सदैव इसके संचयी वितरण फलन द्वारा कैप्चर किया जा सकता है

F_{X}(x)=\operatorname {P} (X\leq x)

और कभी-कभी संभाव्यता घनत्व फलन का उपयोग करके भी, $f_{X}$ माप-सैद्धांतिक शब्दों में, हम यादृच्छिक चर $X$ का उपयोग करते हैं, उपाय को आगे बढ़ाने के लिए $P$ पर $\Omega$ उपाय के लिए $p_{X}$ पर $\mathbb {R}$ स्तर $p_{X}$ को (संभाव्यता) वितरण कहा जाता है। $X$ का यह नियम $X$ है।

^[8] घनत्व $f_{X}=dp_{X}/d\mu$ , रेडॉन-निकोडिम का व्युत्पन्न $p_{X}$ कुछ संदर्भ उपाय के संबंध में $\mu$ पर $\mathbb {R}$ है (प्रायः, यह संदर्भ उपाय निरंतर यादृच्छिक चर के स्थिति में लेबेसेग उपाय है, या असतत यादृच्छिक चर के स्थिति में गिनती के उपाय)।

अंतर्निहित संभाव्यता स्थान $\Omega$ प्रौद्योगिकी उपकरण है जिसका उपयोग यादृच्छिक चर के अस्तित्व की आश्वासन देने के लिए किया जाता है, कभी-कभी उनका निर्माण करने के लिए, और समान संभाव्यता स्थान पर दो या दो से अधिक यादृच्छिक चर के संयुक्त वितरण के आधार पर सहसंबंध और निर्भरता या स्वतंत्रता (संभाव्यता सिद्धांत) जैसी धारणाओं को परिभाषित करने के लिए होता है। व्यवहार में, प्रायः अंतरिक्ष का निवारण करता है $\Omega$ प्रत्येक प्रकार से उपाय करता है $\mathbb {R}$ जो संपूर्ण वास्तविक रेखा को माप 1 प्रदान करता है, अर्थात, यादृच्छिक चर के अतिरिक्त संभाव्यता वितरण के साथ कार्य करता है। पूर्ण विकास के लिए मात्रात्मक फलन पर आलेख देखें।

उदाहरण

असतत यादृच्छिक चर

प्रयोग में व्यक्ति को यादृच्छिक रूप से चयन किया जा सकता है, और यादृच्छिक चर व्यक्ति की ऊंचाई हो सकती है। गणितीय रूप से, यादृच्छिक चर की व्याख्या ऐसे फलन के रूप में की जाती है जो व्यक्ति की ऊंचाई को मैप करता है। यादृच्छिक चर के साथ संबद्ध संभाव्यता वितरण है जो संभावना की गणना की अनुमति देता है कि ऊंचाई संभावित मूल्यों के किसी भी उपसमुच्चय में है, जैसे संभावना है कि ऊंचाई 180 और 190 सेमी के मध्य है, या संभावना है कि ऊंचाई या तो अल्प है, 150 से 200 सेमी से अधिक है।

अन्य यादृच्छिक चर व्यक्ति के बच्चों की संख्या हो सकती है; यह अन्य-नकारात्मक पूर्णांक मानों वाला असतत यादृच्छिक चर है। यह भिन्न-भिन्न पूर्णांक मानों के लिए संभावनाओं की गणना की अनुमति देता है - संभाव्यता द्रव्यमान फलन (पीएमएफ) - या अनंत समुच्चय सहित मूल्यों के समुच्चय के लिए होता है। उदाहरण के लिए, रुचि की घटना बच्चों की सम संख्या हो सकती है। दोनों परिमित और अनंत घटना समुच्चयों के लिए, तत्वों के पीएमएफ को जोड़कर उनकी संभावनाएं पाई जा सकती हैं; अर्थात्, बच्चों की सम संख्या की संभावना अनंत योग $\operatorname {PMF} (0)+\operatorname {PMF} (2)+\operatorname {PMF} (4)+\cdots$ है।

ऐसे उदाहरणों में, प्रारूप स्थान को प्रायः दबा दिया जाता है, क्योंकि इसका वर्णन करना गणितीय रूप से कठिन है, और यादृच्छिक चर के संभावित मूल्यों को तब प्रारूप स्थान के रूप में माना जाता है। किन्तु जब दो यादृच्छिक चर परिणामों के ही प्रारूप स्थान पर मापा जाता है, जैसे कि यादृच्छिक व्यक्तियों पर बच्चों की ऊंचाई और संख्या की गणना की जाती है, तो उनके संबंध को ट्रैक करना सरल होता है यदि यह स्वीकार किया जाता है कि बच्चों की ऊंचाई और संख्या दोनों एक ही यादृच्छिक व्यक्ति से आते हैं, उदाहरण के लिए जिससे कि इस प्रकार के यादृच्छिक चर सहसंबद्ध हैं या नहीं, के प्रश्न प्रस्तुत किए जा सकते हैं।

यदि ${\textstyle \{a_{n}\},\{b_{n}\}}$ वास्तविक संख्याओं ${\textstyle b_{n}>0}$ और ${\textstyle \sum _{n}b_{n}=1}$ के गणनीय समुच्चय हैं, तब ${\textstyle F=\sum _{n}b_{n}\delta _{a_{n}}(x)}$ असतत वितरण फलन है। जहाँ $\delta _{t}(x)=0$ के लिए $x<t$ , $\delta _{t}(x)=1$ का मान $x\geq t$ हैं, उदाहरण के लिए सभी परिमेय संख्याओं की गणना करते हुए $\{a_{n}\}$ , किसी को असतत कार्य मिलता है जो आवश्यक नहीं कि चरण कार्य (टुकड़ावार स्थिर) हो।

सिक्का टॉस

सिक्का उछालने के संभावित परिणामों को प्रारूप स्थान $\Omega =\{{\text{heads}},{\text{tails}}\}$ द्वारा वर्णित किया जा सकता है, हम वास्तविक-मूल्यवान यादृच्छिक चर प्रस्तुत कर सकते हैं $Y$ जो सिर पर सफल बेट के लिए $1 भुगतान को निम्नानुसार प्रारूप करता है:

Y(\omega )={\begin{cases}1,&{\text{if }}\omega ={\text{heads}},\\[6pt]0,&{\text{if }}\omega ={\text{tails}}.\end{cases}}

यदि सिक्का निष्पक्ष है, तो Y का प्रायिकता द्रव्यमान कार्य है

f_{Y}

द्वारा दिए गए मान हैं:

f_{Y}(y)={\begin{cases}{\tfrac {1}{2}},&{\text{if }}y=1,\\[6pt]{\tfrac {1}{2}},&{\text{if }}y=0,\end{cases}}

पासा रोल

यदि प्रारूप स्थान दो पासों पर लुढ़की संभावित संख्याओं का समूह है, और ब्याज का यादृच्छिक चर दो पासों पर संख्याओं का योग S है, तो S असतत यादृच्छिक चर है जिसका वितरण संभाव्यता द्रव्यमान फलन द्वारा प्लॉट किया गया है यहाँ चित्र स्तंभों की ऊँचाई के रूप में है।

रोलिंग पासा की प्रक्रिया और संभावित परिणामों का वर्णन करने के लिए यादृच्छिक चर का भी उपयोग किया जा सकता है। दो-पासा स्थिति के लिए स्पष्ट प्रतिनिधित्व प्रारूप स्थान के रूप में {1, 2, 3, 4, 5, 6} (दो पासों पर संख्याओं का प्रतिनिधित्व) से संख्या n₁और n₂ के जोड़े के समुच्चय को लिया जाता है। रोल की गई कुल संख्या (प्रत्येक जोड़ी में संख्याओं का योग) तब फलन द्वारा दिया गया यादृच्छिक चर X है जो जोड़ी को योग में मैप करता है:

X((n_{1},n_{2}))=n_{1}+n_{2}

और (यदि पासा निष्पक्ष हैं) प्रायिकता द्रव्यमान फलन f_X द्वारा दिए गए है:

f_{X}(S)={\frac {\min(S-1,13-S)}{36}},{\text{ for }}S\in \{2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12\}

सतत यादृच्छिक चर

औपचारिक रूप से, सतत यादृच्छिक चर होता है जिसका संचयी वितरण फलन प्रत्येक स्थान पर सतत होता है।^[9] कोई "अंतराल" नहीं है, जो उन संख्याओं के अनुरूप होगी जिनके परिणाम (संभावना) की परिमित संभावना है। इसके अतिरिक्त, निरंतर यादृच्छिक चर लगभग कभी भी त्रुटिहीन निर्धारित मान c नहीं लेते हैं (औपचारिक रूप से, ${\textstyle \forall c\in \mathbb {R} :\;\Pr(X=c)=0}$ ) किन्तु सकारात्मक संभावना है कि इसका मूल्य विशेष अंतराल (गणित) में होगा जो इच्छानुसार छोटा हो सकता है। सतत यादृच्छिक चर सामान्यतः संभाव्यता घनत्व कार्यों (पीडीएफ) को स्वीकार करते हैं, जो उनके सीडीएफ और संभाव्यता उपायों की विशेषता है;

ऐसे वितरणों को पूर्णतया सतत यादृच्छिक चर भी कहा जाता है; किन्तु कुछ निरंतर वचन वितरण होते हैं, या बिल्कुल निरंतर भाग और वचन भाग का मिश्रण होता है।

सतत यादृच्छिक चर का उदाहरण स्पिनर पर आधारित होगा जो क्षैतिज दिशा का चयन कर सकता है। पुनः यादृच्छिक चर द्वारा लिए गए मान दिशाएँ हैं। हम इन दिशाओं को उत्तर, पश्चिम, पूर्व, दक्षिण, दक्षिण पूर्व आदि द्वारा प्रदर्शित कर सकते हैं। चूँकि, सामान्यतः प्रारूप स्थान को यादृच्छिक चर पर मैप करना अधिक सुविधाजनक होता है जो वास्तविक संख्या का मान है। उदाहरण के लिए, उत्तर से घड़ी की दिशा में डिग्री में दिशा को मैप करते हैं। यादृच्छिक चर तब मान लेता है, जो अंतराल [0, 360) से वास्तविक संख्याएं होती हैं, जिसमें सीमा के सभी भाग समान रूप से होने की संभावना होती है। इस स्थिति में, 'X ' = कोण घूमता है। किसी भी वास्तविक संख्या में चयन किये जाने की प्रायिकता शून्य होती है, किन्तु मूल्यों की किसी भी श्रेणी को सकारात्मक प्रायिकता प्रदान की जा सकती है। उदाहरण के लिए, [0, 180] में किसी संख्या का चयन करने की प्रायिकता 1⁄2 है, प्रायिकता द्रव्यमान फलन के विचार करने के अतिरिक्त, हम कहते हैं कि 'X' का प्रायिकता घनत्व 1/360 है। [0, 360) के उपसमुच्चय की प्रायिकता की गणना समुच्चय के माप को 1/360 से गुणा करके प्राप्त की जा सकती है। सामान्यतः, दिए गए निरंतर यादृच्छिक चर के लिए समुच्चय की संभावना की गणना किए गए समुच्चय पर घनत्व को एकीकृत करके की जा सकती है।

अधिक औपचारिक रूप से, कोई भी अंतराल (गणित) ${\textstyle I=[a,b]=\{x\in \mathbb {R} :a\leq x\leq b\}}$ दिया गया, यादृच्छिक चर $X_{I}\sim \operatorname {U} (I)=\operatorname {U} [a,b]$ को सतत समान वितरण यादृच्छिक चर (वक्र) कहा जाता है यदि संभावना है कि यह उपअंतराल में मान लेता है कि केवल उपअंतराल की लंबाई पर निर्भर करता है। इसका तात्पर्य है कि की संभावना $X_{I}$ किसी उपअंतराल में गिरना $[c,d]\subseteq [a,b]$ सबइंटरवल के लेबेसेग माप के लिए आनुपातिकता (गणित) है, अर्थात, यदि $a \leq c \leq d \leq b$ , किसी के निकट

\Pr \left(X_{I}\in [c,d]\right)={\frac {d-c}{b-a}}

जहां अंतिम समानता प्रायिकता स्वयंसिद्ध संभाव्यता की एकात्मकता से उत्पन्न होती है। वक्र का प्रायिकता घनत्व फलन

X\sim \operatorname {U} [a,b]

अंतराल की लंबाई से सामान्यीकृत समर्थन (गणित) के अंतराल के सूचक फलन द्वारा दिया जाता है:

f_{X}(x)={\begin{cases}\displaystyle {1 \over b-a},&a\leq x\leq b\\0,&{\text{otherwise}}.\end{cases}}

इकाई अंतराल पर समान वितरण

[0,1]

विशेष रुचि का है, किसी भी वांछित संभाव्यता वितरण के प्रारूप

\operatorname {D}

के क्वांटाइल फंक्शन की गणना करके

\operatorname {D}

यादृच्छिक संख्या पीढ़ी पर उत्पन्न किया जा सकता है। यादृच्छिक रूप से उत्पन्न संख्या इकाई अंतराल पर समान रूप से वितरित की जाती है। यह संचयी वितरण फलन गुण का शोषण करता है, जो सभी यादृच्छिक चर के लिए एकीकृत प्रारूप है।

मिश्रित प्रकार

मिश्रित ऐसा यादृच्छिक चर है जिसका संचयी वितरण कार्य न तो असतत यादृच्छिक चर और न ही प्रत्येक स्थान पर निरंतर है।^[9] इसे असतत यादृच्छिक चर और सतत यादृच्छिक चर के मिश्रण के रूप में ज्ञात किया जा सकता है; किस स्थिति में सीडीएफ घटक चरों के सीडीएफ का भारित औसत होगा।^[9]

मिश्रित प्रकार के यादृच्छिक चर का उदाहरण प्रयोग पर आधारित होगा जहां सिक्का फ़्लिप किया जाता है और स्पिनर को केवल तभी उछाला जाता है जब सिक्के के टॉस का परिणाम हेड हो। यदि परिणाम टेल है, तो X = −1; अन्यथा X = पूर्व उदाहरण के अनुसार स्पिनर का मान 1⁄2 की संभावना है कि इस यादृच्छिक चर का मान -1 होगा। मूल्यों की अन्य श्रेणियों में पूर्व उदाहरण की आधी संभावनाएँ होंगी।

सामान्यतः, वास्तविक रेखा पर प्रत्येक संभाव्यता वितरण असतत भाग, वचन भाग और बिल्कुल निरंतर भाग का मिश्रण होता है; लेबेस्ग्यू के अपघटन प्रमेय § शोधन देखें। असतत भाग गणनीय समुच्चय पर केंद्रित है, किन्तु यह समुच्चय सघन हो सकता है।

माप-सैद्धांतिक परिभाषा

यादृच्छिक चर की सबसे औपचारिक, स्वयंसिद्ध परिभाषा में माप सिद्धांत सम्मिलित है। निरंतर यादृच्छिक चर को संख्याओं के समुच्चय (गणित) के संदर्भ में परिभाषित किया जाता है, साथ ही ऐसे समुच्चयों को संभावनाओं के लिए मैप किया जाता है। विभिन्न कठिनाइयों के कारण (उदाहरण के लिए बनच-तर्स्की विरोधाभास) जो उत्पन्न होते हैं यदि ऐसे समुच्चय अपर्याप्त रूप से विवश हैं, तो संभावित समुच्चयों को सीमित करने के लिए सिग्मा-बीजगणित का उपयोग किया जाता है, जिस पर संभावनाओं को परिभाषित किया जा सकता है। सामान्यतः, इस प्रकार के विशेष सिग्मा-बीजगणित का उपयोग किया जाता है, बोरेल σ-बीजगणित, जो संभावनाओं को किसी भी समुच्चय पर परिभाषित करने की अनुमति देता है जो या तो सीधे संख्याओं के निरंतर अंतराल से या परिमित या गणनीय रूप से अनंत संघ (समुच्चय) से प्राप्त किया जा सकता है। ऐसे अंतरालों का सिद्धांत या प्रतिच्छेदन (समुच्चय सिद्धांत) होता है।^[10]

माप-सिद्धांत की परिभाषा इस प्रकार है।

माना $(\Omega ,{\mathcal {F}},P)$ संभावना स्थान हो और $(E,{\mathcal {E}})$ मापने योग्य स्थान हो। पुनः $(E,{\mathcal {E}})$ - मूल्यवान यादृच्छिक चर मापने योग्य कार्य है $X\colon \Omega \to E$ , जिसका अर्थ है कि, प्रत्येक उपसमुच्चय के लिए $B\in {\mathcal {E}}$ , इसकी पूर्व कल्पना है ${\mathcal {F}}$ - मापने योग्य; $X^{-1}(B)\in {\mathcal {F}}$ , जहाँ $X^{-1}(B)=\{\omega :X(\omega )\in B\}$ ^[11] यह परिभाषा हमें किसी भी उपसमुच्चय को मापने में सक्षम बनाती है $B\in {\mathcal {E}}$ लक्ष्य स्थान में इसकी पूर्व छवि को देखकर, जो अनुमान के अनुसार औसत को अंकित किया जाता है।

अधिक सहज शब्दों में, $\Omega$ संभावित परिणाम है, सदस्य ${\mathcal {F}}$ संभावित परिणामों का औसत अंकित करने का उपसमुच्चय है, फलन $P$ ऐसे प्रत्येक मापने योग्य उपसमुच्चय की संभावना देता है, $E$ उन मानों के समुच्चय का प्रतिनिधित्व करता है जो यादृच्छिक चर ले सकते हैं (जैसे वास्तविक संख्याओं का समुच्चय ), और इसका सदस्य ${\mathcal {E}}$ का उत्तम व्यवहार $E$ (जिनके लिए संभावना निर्धारित की जा सकती है) उपसमुच्चय है। यादृच्छिक चर तब किसी भी परिणाम से मात्रा तक कार्य होता है, जैसे कि यादृच्छिक चर के लिए मात्राओं के किसी भी उपयोगी उपसमुच्चय के परिणाम में उत्तम प्रकार से परिभाषित संभावना होती है।

तब $E$ सामयिक स्थान है, तो σ-बीजगणित के लिए सबसे सामान्य विकल्प है ${\mathcal {E}}$ बोरेल σ-बीजगणित है ${\mathcal {B}}(E)$ , जो सभी खुले समुच्चयों के संग्रह द्वारा उत्पन्न σ-बीजगणित है $E$ . ऐसे स्थिति में $(E,{\mathcal {E}})$ - मान वाले यादृच्छिक चर को $E$ -मूल्यवान यादृच्छिक चर कहा जाता है। इसके अतिरिक्त, जब अंतरिक्ष $E$ वास्तविक रेखा $\mathbb {R}$ है, तो ऐसे वास्तविक-मूल्य वाले यादृच्छिक चर को केवल यादृच्छिक चर कहा जाता है।

वास्तविक-मूल्यवान यादृच्छिक चर

इस स्थिति में अवलोकन स्थान वास्तविक संख्याओं का समूह है। याद करना, $(\Omega ,{\mathcal {F}},P)$ संभाव्यता स्थान है। वास्तविक अवलोकन स्थान के लिए, फलन $X\colon \Omega \rightarrow \mathbb {R}$ वास्तविक-मूल्यवान यादृच्छिक चर है यदि

\{\omega :X(\omega )\leq r\}\in {\mathcal {F}}\qquad \forall r\in \mathbb {R} .

यह परिभाषा उपरोक्त की विशेष स्थिति है क्योंकि समुच्चय $\{(-\infty ,r]:r\in \mathbb {R} \}$ वास्तविक संख्याओं के समुच्चय पर बोरेल σ-बीजगणित उत्पन्न करता है, और यह किसी भी जनरेटिंग समुच्चय पर मापनीयता का परिक्षण करने के लिए पर्याप्त है। जहाँ हम इस तथ्य का उपयोग करके इस जनरेटिंग समुच्चय पर मापनीयता सिद्ध कर सकते हैं कि

$\{\omega :X(\omega )\leq r\}=X^{-1}((-\infty ,r])$

क्षण

यादृच्छिक चर के संभाव्यता वितरण को प्रायः अल्प संख्या में मापदंडों की विशेषता होती है, जिसकी व्यावहारिक व्याख्या भी होती है। उदाहरण के लिए, प्रायः यह जानना पर्याप्त होता है कि इसका औसत मूल्य क्या है। यह निरूपित यादृच्छिक चर के अपेक्षित मूल्य $\operatorname {E} [X]$ की गणितीय अवधारणा द्वारा अधिकारकिया जाता है, और इसे प्रथम क्षण (गणित) भी कहा जाता है। सामान्य रूप में, $\operatorname {E} [f(X)]$ के समान नहीं है $f(\operatorname {E} [X])$ बार औसत मूल्य ज्ञात हो जाने के पश्चात, कोई यह पूछ सकता है कि इस औसत मूल्य $X$ के मूल्यों से कितना दूर है, सामान्यतः, ऐसा प्रश्न है जिसका उत्तर यादृच्छिक चर के भिन्नता और मानक विचलन द्वारा दिया जाता है। $\operatorname {E} [X]$ सहज रूप से अनंत जनसंख्या से प्राप्त औसत के रूप में देखा जा सकता है, जिसके $X$ सदस्य विशेष मूल्यांकन कर रहे हैं।

गणितीय रूप से, इसे क्षणों की (सामान्यीकृत) समस्या के रूप में जाना जाता है: यादृच्छिक चर के दिए गए वर्ग के लिए $X$ , का संग्रह $\{f_{i}\}$ ऐसे कार्यों की अपेक्षा मान $\operatorname {E} [f_{i}(X)]$ यादृच्छिक चर के संभाव्यता वितरण $X$ को प्रत्येक प्रकार से चिह्नित करते हैं।

क्षणों को केवल यादृच्छिक चर (या जटिल-मूल्यवान, आदि) के वास्तविक-मूल्यवान कार्यों के लिए परिभाषित किया जा सकता है। यदि यादृच्छिक चर स्वयं वास्तविक-मूल्यवान है, तो चर के क्षण स्वयं लिए जा सकते हैं, जो पहचान फलन $f(X)=X$ यादृच्छिक चर के क्षणों के समान हैं। चूँकि, अन्य -वास्तविक-मूल्यवान यादृच्छिक चर के लिए भी, उन चरों के वास्तविक-मूल्यवान कार्यों के क्षण लिए जा सकते हैं। उदाहरण के लिए, श्रेणीगत चर यादृच्छिक चर X के लिए जो नाममात्र आँकड़ों के मान का रंग लाल, नीला या हरा ले सकता है, वास्तविक-मूल्यवान फलन $[X={\text{green}}]$ बनाया जा सकता है; यह आइवरसन ब्रैकेट का उपयोग करता है, और इसका मान 1 है $X$ मान हरा है, 0 अन्यथा है। फिर, इस फलन के अपेक्षित मान और अन्य क्षणों को निर्धारित किया जा सकता है।

यादृच्छिक चर के कार्य

वास्तविक मापनीय फलन द्वारा नया यादृच्छिक चर Y को फलन रचना को परिभाषित किया जा सकता है $g\colon \mathbb {R} \rightarrow \mathbb {R}$ वास्तविक-मूल्यवान यादृच्छिक चर के परिणामों के लिए $X$ है वह $Y=g(X)$ . का संचयी वितरण फलन $Y$ तब है जब

F_{Y}(y)=\operatorname {P} (g(X)\leq y).

यदि कार्य करता है $g$ विपरीत है (अर्थात, $h=g^{-1}$ उपस्थित है, जहां $h$ है $g$ का उलटा कार्य) और या तो मोनोटोनिक फलन है, तो पूर्व संबंध को प्राप्त करने के लिए बढ़ाया जा सकता है

F_{Y}(y)=\operatorname {P} (g(X)\leq y)={\begin{cases}\operatorname {P} (X\leq h(y))=F_{X}(h(y)),&{\text{if }}h=g^{-1}{\text{ increasing}},\\\\\operatorname {P} (X\geq h(y))=1-F_{X}(h(y)),&{\text{if }}h=g^{-1}{\text{ decreasing}}.\end{cases}}

विपरीत की परिकल्पना के साथ $g$ , भिन्नता को भी मानते हुए, संभाव्यता घनत्व कार्यों के मध्य संबंध उपरोक्त अभिव्यक्ति के दोनों पक्षों को भिन्न -भिन्न करके पाया जा सकता है $y$ , प्राप्त करने के लिए^[9]

f_{Y}(y)=f_{X}{\bigl (}h(y){\bigr )}\left|{\frac {dh(y)}{dy}}\right|.

यदि कोई विपरीत नहीं है $g$ किन्तु प्रत्येक $y$ अधिक से अधिक जड़ों की गणनीय संख्या को स्वीकार करता है (अर्थात, परिमित, या गणनीय रूप से अनंत, की संख्या $x_{i}$ ऐसा है कि $y=g(x_{i})$ ) तो संभाव्यता घनत्व कार्यों के मध्य पूर्व संबंध को सामान्यीकृत किया जा सकता है

f_{Y}(y)=\sum _{i}f_{X}(g_{i}^{-1}(y))\left|{\frac {dg_{i}^{-1}(y)}{dy}}\right|

जहाँ $x_{i}=g_{i}^{-1}(y)$ विपरीत कार्य प्रमेय के अनुसार घनत्व के सूत्र की आवश्यकता नहीं होती हैं, $g$ की वृद्धि होती है।

माप-सिद्धांत में, संभाव्यता स्वयंसिद्ध दृष्टिकोण है, यदि यादृच्छिक चर $X$ पर $\Omega$ और मापने योग्य कार्य $g\colon \mathbb {R} \rightarrow \mathbb {R}$ है, तब $Y=g(X)$ यादृच्छिक चर $\Omega$ भी है, औसत अंकित के कार्यों की संरचना के पश्चात से क्लोजर (गणित) है। (चूँकि, यह आवश्यक नहीं है कि उचित हो यदि $g$ लेबेस्ग्यू मापने योग्य है।^{[citation needed]}) वही प्रक्रिया जिसने किसी को प्रायिकता स्थान से जाने की अनुमति दी थी $(\Omega ,P)$ को $(\mathbb {R} ,dF_{X})$ का वितरण $Y$ प्राप्त करने के लिए उपयोग किया जा सकता है।

उदाहरण 1

माना $X$ वास्तविक-मूल्यवान, निरंतर यादृच्छिक चर हो और $Y=X^{2}$

F_{Y}(y)=\operatorname {P} (X^{2}\leq y).

यदि $y<0$ , तब $P(X^{2}\leq y)=0$ , इसलिए

F_{Y}(y)=0\qquad {\hbox{if}}\quad y<0.

यदि $y\geq 0$ , तब

\operatorname {P} (X^{2}\leq y)=\operatorname {P} (|X|\leq {\sqrt {y}})=\operatorname {P} (-{\sqrt {y}}\leq X\leq {\sqrt {y}}),

इसलिए

F_{Y}(y)=F_{X}({\sqrt {y}})-F_{X}(-{\sqrt {y}})\qquad {\hbox{if}}\quad y\geq 0.

उदाहरण 2

कल्पना करें कि $X$ संचयी वितरण के साथ यादृच्छिक चर है

F_{X}(x)=P(X\leq x)={\frac {1}{(1+e^{-x})^{\theta }}}

जहाँ, $\theta >0$ निश्चित पैरामीटर है। यादृच्छिक चर पर विचार करें $Y=\mathrm {log} (1+e^{-X})$ तब,

F_{Y}(y)=P(Y\leq y)=P(\mathrm {log} (1+e^{-X})\leq y)=P(X\geq -\mathrm {log} (e^{y}-1)).\,

अंतिम व्यंजक की गणना संचयी बंटन $X$ के रूप में की जा सकती है, इसलिए

{\begin{aligned}F_{Y}(y)&=1-F_{X}(-\log(e^{y}-1))\\[5pt]&=1-{\frac {1}{(1+e^{\log(e^{y}-1)})^{\theta }}}\\[5pt]&=1-{\frac {1}{(1+e^{y}-1)^{\theta }}}\\[5pt]&=1-e^{-y\theta }.\end{aligned}}

जो चरघातांकी बंटन का संचयी बंटन फलन (सीडीएफ) है।

उदाहरण 3

कल्पना करें कि $X$ मानक सामान्य बंटन वाला यादृच्छिक चर है, जिसका घनत्व है:

f_{X}(x)={\frac {1}{\sqrt {2\pi }}}e^{-x^{2}/2}.

यादृच्छिक चर पर विचार करें $Y=X^{2}.$ चर में परिवर्तन के लिए उपरोक्त सूत्र का उपयोग करके हम घनत्व पा सकते हैं:

f_{Y}(y)=\sum _{i}f_{X}(g_{i}^{-1}(y))\left|{\frac {dg_{i}^{-1}(y)}{dy}}\right|.

इस स्थिति में परिवर्तन मोनोटोनिक फलन नहीं है, क्योंकि प्रत्येक मान $Y$ के दो संगत मान हैं $X$ ( सकारात्मक और नकारात्मक)। चूँकि, समरूपता के कारण, दोनों आधे समान रूप से रूपांतरित होंगे, अर्थात,

f_{Y}(y)=2f_{X}(g^{-1}(y))\left|{\frac {dg^{-1}(y)}{dy}}\right|.

विपरीत परिवर्तन है:

x=g^{-1}(y)={\sqrt {y}}

और इसका व्युत्पन्न है:

{\frac {dg^{-1}(y)}{dy}}={\frac {1}{2{\sqrt {y}}}}.

तब,

f_{Y}(y)=2{\frac {1}{\sqrt {2\pi }}}e^{-y/2}{\frac {1}{2{\sqrt {y}}}}={\frac {1}{\sqrt {2\pi y}}}e^{-y/2}.

यह स्वतंत्रता की डिग्री (सांख्यिकी) के साथ ची-वर्ग वितरण है।

उदाहरण 4

कल्पना करें कि $X$ सामान्य बंटन वाला यादृच्छिक चर है, जिसका घनत्व है:

f_{X}(x)={\frac {1}{\sqrt {2\pi \sigma ^{2}}}}e^{-(x-\mu )^{2}/(2\sigma ^{2})}.

यादृच्छिक चर पर विचार करें $Y=X^{2}.$ चर में परिवर्तन के लिए उपरोक्त सूत्र का उपयोग करके हम घनत्व पा सकते हैं:

f_{Y}(y)=\sum _{i}f_{X}(g_{i}^{-1}(y))\left|{\frac {dg_{i}^{-1}(y)}{dy}}\right|.

इस स्थिति में परिवर्तन दिष्ट नहीं है, क्योंकि प्रत्येक मान $Y$ के दो संगत मान हैं $X$ ( सकारात्मक और नकारात्मक)। पूर्व उदाहरण से भिन्न, इस स्थिति में, कोई समरूपता नहीं है और हमें दो भिन्न-भिन्न शब्दों की गणना करनी है:

f_{Y}(y)=f_{X}(g_{1}^{-1}(y))\left|{\frac {dg_{1}^{-1}(y)}{dy}}\right|+f_{X}(g_{2}^{-1}(y))\left|{\frac {dg_{2}^{-1}(y)}{dy}}\right|.

विपरीत परिवर्तन है:

x=g_{1,2}^{-1}(y)=\pm {\sqrt {y}}

और इसका व्युत्पन्न है:

{\frac {dg_{1,2}^{-1}(y)}{dy}}=\pm {\frac {1}{2{\sqrt {y}}}}.

तब,

f_{Y}(y)={\frac {1}{\sqrt {2\pi \sigma ^{2}}}}{\frac {1}{2{\sqrt {y}}}}(e^{-({\sqrt {y}}-\mu )^{2}/(2\sigma ^{2})}+e^{-(-{\sqrt {y}}-\mu )^{2}/(2\sigma ^{2})}).

यह स्वतंत्रता की डिग्री (सांख्यिकी) के साथ अन्य-केंद्रीय ची-वर्ग वितरण है।

कुछ गुण

दो स्वतंत्र यादृच्छिक चरों के योग का प्रायिकता बंटन उनके प्रत्येक बंटन का कनवल्शन है।
संभाव्यता वितरण सदिश स्थान नहीं हैं - वे रैखिक संयोजनों के अंतर्गत बंद नहीं होते हैं, क्योंकि ये अन्य-नकारात्मकता या कुल अभिन्न 1 को संरक्षित नहीं करते हैं - किन्तु वे उत्तल संयोजन के अंतर्गत बंद होते हैं, इस प्रकार कार्यों (या उपायों) के स्थान का उत्तल उपसमुच्चय बनाते हैं।

यादृच्छिक चर की समानता

अनेक भिन्न-भिन्न इंद्रियां हैं जिनमें यादृच्छिक चर को समतुल्य माना जा सकता है। दो यादृच्छिक चर समान हो सकते हैं, लगभग निश्चित रूप से या वितरण में समान हो सकते हैं।

सामर्थ्य के बढ़ते क्रम में, तुल्यता की इन धारणाओं की त्रुटिहीन परिभाषा नीचे दी गई है।

वितरण में समानता

यदि प्रारूप स्थान वास्तविक रेखा का उपसमुच्चय है, तो यादृच्छिक चर X और Y वितरण में समान हैं (निरूपित $X{\stackrel {d}{=}}Y$ ) यदि उनके समान वितरण कार्य हैं:

\operatorname {P} (X\leq x)=\operatorname {P} (Y\leq x)\quad {\text{for all }}x.

वितरण में समान होने के लिए, यादृच्छिक चर को समान संभावना स्थान पर परिभाषित करने की आवश्यकता नहीं है। समान आघूर्ण जनक फलन वाले दो यादृच्छिक चरों का वितरण समान है। यह, उदाहरण के लिए, स्वतंत्र और समान रूप से वितरित (आईआईडी) यादृच्छिक चर के कुछ कार्यों की समानता की परिक्षण करने की उपयोगी विधि प्रदान करता है। चूँकि, क्षण उत्पन्न करने वाला कार्य केवल उन वितरणों के लिए उपस्थित होता है जिनमें परिभाषित लाप्लास परिवर्तन होता है।

लगभग सुनिश्चित समानता

दो यादृच्छिक चर X और Y लगभग निश्चित रूप से समान हैं (निरूपित $X\;{\stackrel {\text{a.s.}}{=}}\;Y$ ) यदि केवल उनके भिन्न होने की संभावना शून्य है:

\operatorname {P} (X\neq Y)=0.

संभाव्यता सिद्धांत में सभी व्यावहारिक उद्देश्यों के लिए, यह धारणा वास्तविक समानता जितनी ही जटिल है। यह निम्न दूरी से संबंधित है:

d_{\infty }(X,Y)=\operatorname {ess} \sup _{\omega }|X(\omega )-Y(\omega )|,

जहां "इएएसएस सुपर" माप सिद्धांत के अर्थ में आवश्यक सर्वोच्चता का प्रतिनिधित्व करता है।

समानता

अंत में, दो यादृच्छिक चर X और Y समान हैं यदि वे उनके मापने योग्य स्थान पर कार्यों के समान हैं:

X(\omega )=Y(\omega )\qquad {\hbox{for all }}\omega .

यह धारणा सामान्यतः संभाव्यता सिद्धांत में सबसे अल्प उपयोगी है क्योंकि व्यवहार और सिद्धांत में, प्रयोग (संभावना सिद्धांत) के अंतर्निहित माप स्थान को संभवतः कभी स्पष्ट रूप से चित्रित किया जाता है, यहां तक कि लक्षण वर्णन भी किया जाता है।

अभिसरण

गणितीय आँकड़ों में महत्वपूर्ण विषय में यादृच्छिक चर के कुछ अनुक्रमों के लिए अभिसरण परिणाम प्राप्त करना सम्मिलित है; उदाहरण के लिए बड़ी संख्या का नियम और केंद्रीय सीमा प्रमेय है।

विभिन्न इंद्रियां जिनमें अनुक्रम है यादृच्छिक चर का $X_{n}$ द्वारा $X$ में परिवर्तित हो सकता है, इन्हें यादृच्छिक चरों के अभिसरण पर लेख में अध्ययन किया गया है।

यह भी देखें

अलटोरिसिस्म
यादृच्छिक चर का बीजगणित
घटना (संभावना सिद्धांत)
बहुभिन्नरूपी यादृच्छिक चर
जोड़ीदार स्वतंत्रता
प्रारूप चर
रैंडम कॉम्पैक्ट सेट
यादृच्छिक तत्व
रैंडम फंक्शन
यादृच्छिक उपाय
यादृच्छिक संख्या जनरेटर एक यादृच्छिक मान उत्पन्न करता है
यादृच्छिक विविधता
रैंडम वेक्टर
यादृच्छिकता
अनेक संभावनाओं में से चयन की गई प्रक्रिया
संभाव्यता वितरण के मध्य संबंध

संदर्भ

इनलाइन उद्धरण

↑ ^1.0 ^1.1 Blitzstein, Joe; Hwang, Jessica (2014). संभाव्यता का परिचय. CRC Press. ISBN 9781466575592.
↑ George Mackey (July 1980). "समरूपता के शोषण के रूप में सुरीले विश्लेषण - एक ऐतिहासिक सर्वेक्षण". Bulletin of the American Mathematical Society. New Series. 3 (1).
↑ "यादृच्छिक चर". www.mathsisfun.com. Retrieved 2020-08-21.
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↑ "यादृच्छिक चर". www.stat.yale.edu. Retrieved 2020-08-21.
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↑ Steigerwald, Douglas G. "Economics 245A – Introduction to Measure Theory" (PDF). University of California, Santa Barbara. Retrieved April 26, 2013.
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साहित्य

Fristedt, Bert; Gray, Lawrence (1996). संभाव्यता सिद्धांत के लिए एक आधुनिक दृष्टिकोण. Boston: Birkhäuser. ISBN 3-7643-3807-5.
Billingsley, Patrick (1995). संभावना और उपाय. New York: Wiley. ISBN 8126517719.
Kallenberg, Olav (1986). यादृच्छिक उपाय (4th ed.). Berlin: Akademie Verlag. ISBN 0-12-394960-2. MR 0854102.
Kallenberg, Olav (2001). आधुनिक संभाव्यता की नींव (2nd ed.). Berlin: Springer Verlag. ISBN 0-387-95313-2.
Papoulis, Athanasios (1965). संभाव्यता, यादृच्छिक चर और स्टोकेस्टिक प्रक्रियाएं (9th ed.). Tokyo: McGraw–Hill. ISBN 0-07-119981-0.

बाहरी संबंध

"Random variable", Encyclopedia of Mathematics, EMS Press, 2001 [1994]
Zukerman, Moshe (2014), Introduction to Queueing Theory and Stochastic Teletraffic Models (PDF), arXiv:1307.2968
Zukerman, Moshe (2014), Basic Probability Topics (PDF)

[:2-1] 1.0 ^1.1 Blitzstein, Joe; Hwang, Jessica (2014). संभाव्यता का परिचय. CRC Press. ISBN 9781466575592.

[:3-2] George Mackey (July 1980). "समरूपता के शोषण के रूप में सुरीले विश्लेषण - एक ऐतिहासिक सर्वेक्षण". Bulletin of the American Mathematical Society. New Series. 3 (1).

[3] "यादृच्छिक चर". www.mathsisfun.com. Retrieved 2020-08-21.

[Yates-4] Yates, Daniel S.; Moore, David S; Starnes, Daren S. (2003). सांख्यिकी का अभ्यास (2nd ed.). New York: Freeman. ISBN 978-0-7167-4773-4. Archived from the original on 2005-02-09.

[5] "यादृच्छिक चर". www.stat.yale.edu. Retrieved 2020-08-21.

[6] Dekking, Frederik Michel; Kraaikamp, Cornelis; Lopuhaä, Hendrik Paul; Meester, Ludolf Erwin (2005). "संभाव्यता और सांख्यिकी का एक आधुनिक परिचय". Springer Texts in Statistics (in British English). doi:10.1007/1-84628-168-7. ISBN 978-1-85233-896-1. ISSN 1431-875X.

[7] L. Castañeda; V. Arunachalam & S. Dharmaraja (2012). अनुप्रयोगों के साथ संभाव्यता और स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं का परिचय. Wiley. p. 67. ISBN 9781118344941.

[:Billingsley-8] Billingsley, Patrick (1995). संभावना और उपाय (3rd ed.). Wiley. p. 187. ISBN 9781466575592.

[:0-9] 9.0 ^9.1 ^9.2 ^9.3 Bertsekas, Dimitri P. (2002). संभाव्यता का परिचय. Tsitsiklis, John N., Τσιτσικλής, Γιάννης Ν. Belmont, Mass.: Athena Scientific. ISBN 188652940X. OCLC 51441829.

[UCSB-10] Steigerwald, Douglas G. "Economics 245A – Introduction to Measure Theory" (PDF). University of California, Santa Barbara. Retrieved April 26, 2013.

[11] Fristedt & Gray (1996, page 11)

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 {{Probability fundamentals}}
-यादृच्छिक चर (जिसे यादृच्छिक मात्रा, सहायक चर या स्टोकेस्टिक चर भी कहा जाता है) मात्रा या वस्तु का गणितीय औपचारिकता है जो यादृच्छिक घटनाओं पर निर्भर करता है।<ref name=":2">{{cite book|last1=Blitzstein|first1=Joe|title=संभाव्यता का परिचय|last2=Hwang|first2=Jessica|date=2014|publisher=CRC Press|isbn=9781466575592}}</ref> यह संभावित परिणाम (संभाव्यता) से मैपिंग या फलन है (उदाहरण के लिए, फ़्लिप किए गए सिक्के के संभावित ऊपरी भाग जैसे कि सिर <math>H</math> और पूंछ <math>T</math>) नमूना स्थान में (जैसे, set <math>\{H,T\}</math>) [[मापने योग्य स्थान]] (उदा., <math>\{-1,1\}</math> जिसमें 1 के अनुरूप है <math>H</math> और -1 के अनुरूप <math>T</math>), प्रायः वास्तविक संख्या के लिए।
+यादृच्छिक चर (जिसे यादृच्छिक मात्रा, सहायक चर या स्टोकेस्टिक चर भी कहा जाता है) मात्रा या वस्तु का गणितीय औपचारिकरण है जो यादृच्छिक घटनाओं पर निर्भर करता है।<ref name=":2">{{cite book|last1=Blitzstein|first1=Joe|title=संभाव्यता का परिचय|last2=Hwang|first2=Jessica|date=2014|publisher=CRC Press|isbn=9781466575592}}</ref> यह संभावित परिणाम (संभाव्यता) का मैपिंग या फलन है (उदाहरण के लिए, फ़्लिप किए गए सिक्के के संभावित ऊपरी भाग जैसे कि हेड <math>H</math> और टेल <math>T</math> है) प्रारूप स्थान में (जैसे, समुच्चय <math>\{H,T\}</math>) [[मापने योग्य स्थान]] (उदा., <math>\{-1,1\}</math> जिसमें 1 के अनुरूप <math>H</math> और -1 के अनुरूप <math>T</math> है), प्रायः वास्तविक संख्या के लिए होता है।
-[[File:Random Variable as a Function-en.svg|thumb|यह ग्राफ दिखाता है कि कैसे यादृच्छिक चर सभी संभावित परिणामों से लेकर वास्तविक मानों तक फलन है। यह यह भी दर्शाता है कि संभाव्यता द्रव्यमान कार्यों को परिभाषित करने के लिए यादृच्छिक चर का उपयोग कैसे किया जाता है।]]अनौपचारिक रूप से, यादृच्छिकता सामान्यतः संयोग के कुछ मौलिक तत्व का प्रतिनिधित्व करती है, जैसे कि [[पासा]] के रोल में; यह [[माप त्रुटि]] जैसी अनिश्चितता का भी प्रतिनिधित्व कर सकता है।<ref name=":2" />चूँकि , [[संभाव्यता की व्याख्या]] दार्शनिक रूप से जटिल है, और विशिष्ट मामलों में भी हमेशा सीधी नहीं होती है। यादृच्छिक चरों का विशुद्ध रूप से गणितीय विश्लेषण ऐसी व्याख्यात्मक कठिनाइयों से स्वतंत्र है, और कठोर स्वयंसिद्ध सेटअप पर आधारित हो सकता है।
+[[File:Random Variable as a Function-en.svg|thumb|यह ग्राफ दिखाता है कि कैसे यादृच्छिक चर सभी संभावित परिणामों से लेकर वास्तविक मानों तक फलन है। यह यह भी दर्शाता है कि संभाव्यता द्रव्यमान कार्यों को परिभाषित करने के लिए यादृच्छिक चर का उपयोग कैसे किया जाता है।]]अनौपचारिक रूप से, यादृच्छिकता सामान्यतः संयोग के कुछ मौलिक तत्व का प्रतिनिधित्व करती है, जैसे कि [[पासा]] के रोल में; यह [[माप त्रुटि]] जैसी अनिश्चितता का भी प्रतिनिधित्व कर सकता है।<ref name=":2" />चूँकि, [[संभाव्यता की व्याख्या]] दार्शनिक रूप से जटिल है, और विशिष्ट स्थितियों में भी सदैव सरल नहीं होती है। यादृच्छिक चरों का विशुद्ध रूप से गणितीय विश्लेषण ऐसी व्याख्यात्मक कठिनाइयों से स्वतंत्र है, और कठोर स्वयंसिद्ध व्यवस्था पर आधारित हो सकता है।
-[[माप सिद्धांत]] की औपचारिक गणितीय भाषा में, यादृच्छिक चर को मापने योग्य फलन के रूप में परिभाषित किया जाता है जो संभावना माप स्थान (नमूना स्थान कहा जाता है) से मापने योग्य स्थान तक होता है। यह पुशफॉरवर्ड माप पर विचार करने की अनुमति देता है, जिसे यादृच्छिक चर का वितरण कहा जाता है; वितरण इस प्रकार यादृच्छिक चर के सभी संभावित मूल्यों के सेट पर [[संभाव्यता माप]] है। दो यादृच्छिक चरों के लिए समान वितरण होना संभव है लेकिन महत्वपूर्ण तरीकों से भिन्न होना संभव है; उदाहरण के लिए, वे स्वतंत्रता (संभावना सिद्धांत) हो सकते हैं।
+[[माप सिद्धांत]] की औपचारिक गणितीय भाषा में, यादृच्छिक चर को मापने योग्य फलन के रूप में परिभाषित किया जाता है जो संभावना माप स्थान (प्रारूप स्थान कहा जाता है) से मापने योग्य स्थान तक होता है। यह पुशफॉरवर्ड माप पर विचार करने की अनुमति देता है, जिसे यादृच्छिक चर का वितरण कहा जाता है; वितरण इस प्रकार यादृच्छिक चर के सभी संभावित मूल्यों के समुच्चय पर [[संभाव्यता माप]] है। दो यादृच्छिक चरों के लिए समान वितरण होना संभव है किन्तु महत्वपूर्ण प्रकारों से भिन्न होना संभव है; उदाहरण के लिए, वे स्वतंत्र (संभावना सिद्धांत) हो सकते हैं।
-[[असतत यादृच्छिक चर]] और प्रायिकता_वितरण Absolutely_continuous_probability_distributions के विशेष मामलों पर विचार करना आम है, चाहे यादृच्छिक चर का मूल्य असतत सेट (जैसे परिमित सेट) या [[वास्तविक संख्या]]ओं के अंतराल में हो। अन्य महत्वपूर्ण संभावनाएँ हैं, विशेष रूप से स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं के सिद्धांत में, जिसमें यादृच्छिक क्रम या यादृच्छिक कार्यों पर विचार करना स्वाभाविक है। कभी-कभी यादृच्छिक चर को वास्तविक संख्या में स्वचालित रूप से मान लिया जाता है, इसके अतिरिक्त अधिक सामान्य यादृच्छिक मात्रा को [[यादृच्छिक तत्व]] कहा जाता है।
+[[असतत यादृच्छिक चर]] और प्रत्येक प्रकार से निरंतर यादृच्छिक चर की विशेष स्थितियों पर विचार करना सामान्य है, यादृच्छिक चर का मूल्य असतत समुच्चय (जैसे परिमित समुच्चय) या [[वास्तविक संख्या|वास्तविक संख्याओं]] के अंतराल में हो। अन्य महत्वपूर्ण संभावनाएँ हैं, विशेष रूप से स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं के सिद्धांत में, जिसमें यादृच्छिक क्रम या यादृच्छिक कार्यों पर विचार करना स्वाभाविक है। कभी-कभी यादृच्छिक चर को वास्तविक संख्या में स्वचालित रूप से मान लिया जाता है, इसके अतिरिक्त अधिक सामान्य यादृच्छिक मात्रा को [[यादृच्छिक तत्व]] कहा जाता है।
-[[जॉर्ज मैके]] के अनुसार, यादृच्छिक चर के संदर्भ में व्यवस्थित रूप से सोचने वाले पहले व्यक्ति [[पफन्युटी चेबीशेव]] थे।<ref name=":3">{{cite journal|journal=Bulletin of the American Mathematical Society |series=New Series|volume=3|number=1|date=July 1980|title=समरूपता के शोषण के रूप में सुरीले विश्लेषण - एक ऐतिहासिक सर्वेक्षण|author=George Mackey}}</ref>
+[[जॉर्ज मैके]] के अनुसार, यादृच्छिक चर के संदर्भ में व्यवस्थित रूप से सोचने वाले प्रथम व्यक्ति [[पफन्युटी चेबीशेव]] थे।<ref name=":3">{{cite journal|journal=Bulletin of the American Mathematical Society |series=New Series|volume=3|number=1|date=July 1980|title=समरूपता के शोषण के रूप में सुरीले विश्लेषण - एक ऐतिहासिक सर्वेक्षण|author=George Mackey}}</ref>
 == परिभाषा ==
-यादृच्छिक चर <math>X</math> मापने योग्य कार्य है <math>X \colon \Omega \to E</math> नमूना स्थान से <math> \Omega </math> मापने योग्य स्थान के संभावित परिणाम (संभावना) के सेट के रूप में <math> E</math>. तकनीकी स्वयंसिद्ध परिभाषा के लिए नमूना स्थान की आवश्यकता होती है <math>\Omega</math> प्रायिकता स्थान का नमूना स्थान होना <math>(\Omega, \mathcal{F}, \operatorname{P})</math> (देखें #माप-सैद्धांतिक परिभाषा|माप-सैद्धांतिक परिभाषा)। यादृच्छिक चर को प्रायः पूंजी [[लैटिन लिपि]] द्वारा निरूपित किया जाता है जैसे <math>X</math>, <math>Y</math>, <math>Z</math>, <math>T</math>.<ref>{{Cite web|title=यादृच्छिक चर|url=https://www.mathsisfun.com/data/random-variables.html|access-date=2020-08-21|website=www.mathsisfun.com}}</ref>
+यादृच्छिक चर <math>X</math> मापने योग्य कार्य <math>X \colon \Omega \to E</math> प्रारूप स्थान से <math> \Omega </math> मापने योग्य स्थान के संभावित परिणाम (संभावना) के समुच्चय के रूप में <math> E</math> है, प्रौद्योगिकी स्वयंसिद्ध परिभाषा के लिए प्रारूप स्थान की आवश्यकता होती है <math>\Omega</math> प्रायिकता स्थान का प्रारूप होना <math>(\Omega, \mathcal{F}, \operatorname{P})</math> (माप-सैद्धांतिक परिभाषा देखें)। यादृच्छिक चर को प्रायः कैपिटल [[लैटिन लिपि|रोमन अक्षरों]] द्वारा निरूपित किया जाता है जैसे <math>X</math>, <math>Y</math>, <math>Z</math>, <math>T</math> है।<ref>{{Cite web|title=यादृच्छिक चर|url=https://www.mathsisfun.com/data/random-variables.html|access-date=2020-08-21|website=www.mathsisfun.com}}</ref>
-संभावना है कि <math>X</math> मापने योग्य सेट में मान लेता है <math>S\subseteq E</math> के रूप में लिखा गया है
+संभावना है कि <math>X</math> मापने योग्य समुच्चय में मान लेता है। <math>S\subseteq E</math> के रूप में लिखा गया है
 : <math>\operatorname{P}(X \in S) = \operatorname{P}(\{ \omega \in \Omega \mid X(\omega) \in S \})</math>
-=== मानक मामला ===
+=== मानक स्थिति ===
-कई मामलों में, <math>X</math> वास्तविक संख्या है | वास्तविक-मूल्यवान, अर्थात <math>E = \mathbb{R}</math>. कुछ संदर्भों में, शब्द यादृच्छिक तत्व (#Extensions देखें) का उपयोग इस रूप के यादृच्छिक चर को निरूपित करने के लिए किया जाता है।
+अनेक स्थितियों में, <math>X</math> वास्तविक-मूल्यवान है, अर्थात <math>E = \mathbb{R}</math> कुछ संदर्भों में, शब्द यादृच्छिक तत्व (विस्तार देखें) का उपयोग इस रूप के यादृच्छिक चर को निरूपित करने के लिए किया जाता है।
-जब की [[छवि (गणित)]] (या श्रेणी)। <math>X</math> [[गणनीय सेट]] है, यादृच्छिक चर को असतत यादृच्छिक चर कहा जाता है<ref name="Yates">{{cite book | last1 = Yates | first1 = Daniel S. | last2 = Moore | first2 = David S | last3 = Starnes | first3 = Daren S. | year = 2003 | title = सांख्यिकी का अभ्यास| edition = 2nd | publisher = [[W. H. Freeman and Company|Freeman]] | location = New York | url = http://bcs.whfreeman.com/yates2e/ | isbn = 978-0-7167-4773-4 | url-status = dead | archive-url = https://web.archive.org/web/20050209001108/http://bcs.whfreeman.com/yates2e/ | archive-date = 2005-02-09 }}</ref>{{rp|399}} और इसका वितरण [[असतत संभाव्यता वितरण]] है, अर्थात इसे प्रायिकता द्रव्यमान फलन द्वारा वर्णित किया जा सकता है जो छवि में प्रत्येक मान के लिए प्रायिकता प्रदान करता है <math>X</math>. अगर छवि अनगिनत रूप से अनंत है (सामान्यतः [[अंतराल (गणित)]]) तो <math>X</math> सतत यादृच्छिक चर कहा जाता है।<ref>{{Cite web|title=यादृच्छिक चर|url=http://www.stat.yale.edu/Courses/1997-98/101/ranvar.htm|access-date=2020-08-21|website=www.stat.yale.edu}}</ref><ref>{{Cite journal|last1=Dekking|first1=Frederik Michel|last2=Kraaikamp|first2=Cornelis|last3=Lopuhaä|first3=Hendrik Paul|last4=Meester|first4=Ludolf Erwin|date=2005|title=संभाव्यता और सांख्यिकी का एक आधुनिक परिचय|url=https://doi.org/10.1007/1-84628-168-7|journal=Springer Texts in Statistics|language=en-gb|doi=10.1007/1-84628-168-7|isbn=978-1-85233-896-1|issn=1431-875X}}</ref> विशेष मामले में कि यह [[बिल्कुल निरंतर]] है, इसके वितरण को संभाव्यता घनत्व फलन द्वारा वर्णित किया जा सकता है, जो अंतरालों को संभावनाएं प्रदान करता है; विशेष रूप से, प्रत्येक अलग-अलग बिंदु में बिल्कुल निरंतर यादृच्छिक चर के लिए आवश्यक रूप से शून्य प्रायिकता होनी चाहिए। सभी निरंतर यादृच्छिक चर बिल्कुल निरंतर नहीं होते हैं,<ref>{{cite book|author1=L. Castañeda |author2=V. Arunachalam |author3=S. Dharmaraja  |name-list-style=amp |title = अनुप्रयोगों के साथ संभाव्यता और स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं का परिचय| year = 2012 | publisher= Wiley | page = 67 | url=https://books.google.com/books?id=zxXRn-Qmtk8C&pg=PA67 |isbn=9781118344941 }}</ref> [[मिश्रण वितरण]] ऐसा ही प्रति उदाहरण है; ऐसे यादृच्छिक चरों को प्रायिकता घनत्व या प्रायिकता द्रव्यमान फलन द्वारा वर्णित नहीं किया जा सकता है।
+जब कि [[छवि (गणित)]] (या श्रेणी) <math>X</math> [[गणनीय सेट|गणना योग्य]] है, यादृच्छिक चर को असतत यादृच्छिक चर कहा जाता है<ref name="Yates">{{cite book | last1 = Yates | first1 = Daniel S. | last2 = Moore | first2 = David S | last3 = Starnes | first3 = Daren S. | year = 2003 | title = सांख्यिकी का अभ्यास| edition = 2nd | publisher = [[W. H. Freeman and Company|Freeman]] | location = New York | url = http://bcs.whfreeman.com/yates2e/ | isbn = 978-0-7167-4773-4 | url-status = dead | archive-url = https://web.archive.org/web/20050209001108/http://bcs.whfreeman.com/yates2e/ | archive-date = 2005-02-09 }}</ref>{{rp|399}} और इसका वितरण [[असतत संभाव्यता वितरण]] है, अर्थात इसे प्रायिकता द्रव्यमान फलन द्वारा वर्णित किया जा सकता है जो छवि में प्रत्येक मान <math>X</math> के लिए प्रायिकता प्रदान करता है, यदि छवि अनगिनत रूप से अनंत है (सामान्यतः [[अंतराल (गणित)]]) तो <math>X</math> सतत को यादृच्छिक चर कहा जाता है।<ref>{{Cite web|title=यादृच्छिक चर|url=http://www.stat.yale.edu/Courses/1997-98/101/ranvar.htm|access-date=2020-08-21|website=www.stat.yale.edu}}</ref><ref>{{Cite journal|last1=Dekking|first1=Frederik Michel|last2=Kraaikamp|first2=Cornelis|last3=Lopuhaä|first3=Hendrik Paul|last4=Meester|first4=Ludolf Erwin|date=2005|title=संभाव्यता और सांख्यिकी का एक आधुनिक परिचय|url=https://doi.org/10.1007/1-84628-168-7|journal=Springer Texts in Statistics|language=en-gb|doi=10.1007/1-84628-168-7|isbn=978-1-85233-896-1|issn=1431-875X}}</ref> विशेष स्थिति में यह [[बिल्कुल निरंतर]] है, इसके वितरण को संभाव्यता घनत्व फलन द्वारा वर्णित किया जा सकता है, जो अंतरालों को संभावनाएं प्रदान करता है; विशेष रूप से, प्रत्येक भिन्न-भिन्न बिंदु में बिल्कुल निरंतर यादृच्छिक चर के लिए आवश्यक रूप से शून्य प्रायिकता होनी चाहिए। सभी निरंतर यादृच्छिक चर बिल्कुल निरंतर नहीं होते हैं,<ref>{{cite book|author1=L. Castañeda |author2=V. Arunachalam |author3=S. Dharmaraja  |name-list-style=amp |title = अनुप्रयोगों के साथ संभाव्यता और स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं का परिचय| year = 2012 | publisher= Wiley | page = 67 | url=https://books.google.com/books?id=zxXRn-Qmtk8C&pg=PA67 |isbn=9781118344941 }}</ref> [[मिश्रण वितरण]] ऐसा ही उदाहरण है; ऐसे यादृच्छिक चरों को प्रायिकता घनत्व या प्रायिकता द्रव्यमान फलन द्वारा वर्णित नहीं किया जा सकता है।
-किसी भी यादृच्छिक चर को उसके संचयी वितरण फलन द्वारा वर्णित किया जा सकता है, जो इस संभावना का वर्णन करता है कि यादृच्छिक चर निश्चित मान से कम या उसके बराबर होगा।
+किसी भी यादृच्छिक चर को उसके संचयी वितरण फलन द्वारा वर्णित किया जा सकता है, जो इस संभावना का वर्णन करता है कि यादृच्छिक चर निश्चित मान से अल्प या उसके समान होगा।
-=== ्सटेंशन ===
+=== विस्तार ===
-आँकड़ों में यादृच्छिक चर शब्द पारंपरिक रूप से वास्तविक संख्या | वास्तविक-मूल्य वाले मामले तक सीमित है (<math>E=\mathbb{R}</math>). इस मामले में, वास्तविक संख्याओं की संरचना मात्राओं को परिभाषित करना संभव बनाती है जैसे कि यादृच्छिक चर का [[अपेक्षित मूल्य]] और विचरण, इसका संचयी वितरण फलन और इसके वितरण का क्षण (गणित)।
+आँकड़ों में यादृच्छिक चर शब्द पारंपरिक रूप से वास्तविक-मूल्य वाले स्थिति (<math>E=\mathbb{R}</math>) तक सीमित है। इस स्थिति में, वास्तविक संख्याओं की संरचना मात्राओं को परिभाषित करना संभव बनाती है जैसे कि यादृच्छिक चर का [[अपेक्षित मूल्य]] और विचरण, इसका संचयी वितरण फलन और इसके वितरण का क्षण (गणित) होता है।
-चूँकि , ऊपर दी गई परिभाषा किसी भी मापने योग्य स्थान के लिए मान्य है <math>E</math> मूल्यों की। इस प्रकार कोई अन्य सेटों के यादृच्छिक तत्वों पर विचार कर सकता है <math>E</math>, जैसे रैंडम [[बूलियन-मूल्यवान फ़ंक्शन]], श्रेणीबद्ध चर, सहप्रसरण मैट्रिक्स # कॉम्प्लेक्स [[यादृच्छिक वेक्टर]], रैंडम वैक्टर, [[ यादृच्छिक मैट्रिक्स |यादृच्छिक मैट्रिक्स]] , रैंडम सीक्वेंस, ट्री (ग्राफ़ थ्योरी), [[ यादृच्छिक कॉम्पैक्ट सेट |यादृच्छिक कॉम्पैक्ट सेट]] , [[ आकार |आकार]] , [[कई गुना]] और रैंडम फ़ंक्शंस। कोई तब विशेष रूप से [[डेटा प्रकार]] के यादृच्छिक चर का उल्लेख कर सकता है <math>E</math>, या <math>E</math>-मूल्यवान यादृच्छिक चर।
+चूँकि, ऊपर दी गई परिभाषा किसी भी मापने योग्य स्थान <math>E</math> मूल्यों के लिए मान्य है। इस प्रकार अन्य समुच्चयों के यादृच्छिक तत्वों <math>E</math> पर विचार कर सकता है, जैसे यादृच्छिक [[बूलियन-मूल्यवान फ़ंक्शन|बूलियन मान]], श्रेणीबद्ध मान, [[यादृच्छिक वेक्टर|जटिल संख्याएं]], यादृच्छिक सदिश, [[ यादृच्छिक मैट्रिक्स |आव्यूह]], अनुक्रम, ट्री (ग्राफ़ थ्योरी), [[ यादृच्छिक कॉम्पैक्ट सेट |समुच्चय]], [[ आकार |आकार]], [[कई गुना|अनेक गुना]] और कार्य है। तब विशेष रूप से [[डेटा प्रकार]] के यादृच्छिक चर <math>E</math> या <math>E</math>- मूल्यवान का उल्लेख कर सकता है।
-यादृच्छिक तत्व की यह अधिक सामान्य अवधारणा विशेष रूप से [[ग्राफ सिद्धांत]], मशीन सीखने, [[प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण]], और असतत गणित और [[कंप्यूटर विज्ञान]] के अन्य क्षेत्रों जैसे विषयों में उपयोगी है, जहां प्रायः गैर-संख्यात्मक डेटा के यादृच्छिक भिन्नता को मॉडलिंग करने में रुचि होती है। संरचनाएं। कुछ मामलों में, इसके प्रत्येक तत्व का प्रतिनिधित्व करना अभी भी सुविधाजनक है <math>E</math>, या अधिक वास्तविक संख्याओं का उपयोग करना। इस मामले में, यादृच्छिक तत्व को वैकल्पिक रूप से यादृच्छिक वेक्टर के रूप में दर्शाया जा सकता है। वास्तविक-मूल्यवान यादृच्छिक चर के वेक्टर (सभी समान अंतर्निहित संभाव्यता स्थान पर परिभाषित) <math>\Omega</math>, जो अलग-अलग यादृच्छिक चर को पारस्परिक जानकारी की अनुमति देता है)। उदाहरण के लिए:
+यादृच्छिक तत्व की यह अधिक सामान्य अवधारणा विशेष रूप से [[ग्राफ सिद्धांत]], मशीन सीखने, [[प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण]], असतत गणित और [[कंप्यूटर विज्ञान]] के अन्य क्षेत्रों जैसे विषयों में उपयोगी है, जहां प्रायः अन्य-संख्यात्मक डेटा के यादृच्छिक भिन्नता को मॉडलिंग करने में रुचि होती है। कुछ स्थितियों में, इसके प्रत्येक तत्व <math>E</math> का प्रतिनिधित्व करना अभी भी सुविधाजनक है, या अधिक वास्तविक संख्याओं का उपयोग करता है। इस स्थिति में, यादृच्छिक तत्व को वैकल्पिक रूप से यादृच्छिक सदिश के रूप में दर्शाया जा सकता है। वास्तविक-मूल्यवान यादृच्छिक चर के सदिश (सभी समान अंतर्निहित संभाव्यता स्थान पर परिभाषित) <math>\Omega</math>, जो भिन्न -भिन्न यादृच्छिक चर को पारस्परिक जानकारी की अनुमति देता है) है। उदाहरण के लिए:
-*यादृच्छिक शब्द को यादृच्छिक पूर्णांक के रूप में दर्शाया जा सकता है जो संभावित शब्दों की शब्दावली में सूचकांक के रूप में कार्य करता है। वैकल्पिक रूप से, इसे यादृच्छिक संकेतक वेक्टर के रूप में दर्शाया जा सकता है, जिसकी लंबाई शब्दावली के आकार के बराबर होती है, जहां केवल सकारात्मक संभाव्यता के मान होते हैं <math>(1 \ 0 \ 0 \ 0 \ \cdots)</math>, <math>(0 \ 1 \ 0 \ 0 \ \cdots)</math>, <math>(0 \ 0 \ 1 \ 0 \ \cdots)</math> और 1 की स्थिति शब्द को इंगित करती है।
+*यादृच्छिक शब्द को यादृच्छिक पूर्णांक के रूप में दर्शाया जा सकता है जो संभावित शब्दों की शब्दावली में सूचकांक के रूप में कार्य करता है। वैकल्पिक रूप से, इसे यादृच्छिक संकेतक सदिश के रूप में दर्शाया जा सकता है, जिसकी लंबाई शब्दावली के आकार के समान होती है, जहां केवल सकारात्मक संभाव्यता के मान <math>(1 \ 0 \ 0 \ 0 \ \cdots)</math>, <math>(0 \ 1 \ 0 \ 0 \ \cdots)</math>, <math>(0 \ 0 \ 1 \ 0 \ \cdots)</math> होते हैं और 1 की स्थिति शब्द को प्रदर्शित करती है।
-* दी गई लंबाई का यादृच्छिक वाक्य <math>N</math> के वेक्टर के रूप में दर्शाया जा सकता है <math>N</math> रैंडम शब्द।
+* दी गई लंबाई का यादृच्छिक वाक्य <math>N</math> के सदिश के रूप में दर्शाया जा सकता है <math>N</math> रैंडम शब्द है।
-* [[यादृच्छिक ग्राफ]] पर <math>N</math> दिए गए शीर्षों को a के रूप में दर्शाया जा सकता है <math>N \times N</math> यादृच्छिक चर का मैट्रिक्स, जिनके मान यादृच्छिक ग्राफ के आसन्न मैट्रिक्स को निर्दिष्ट करते हैं।
+* [[यादृच्छिक ग्राफ]] पर <math>N</math> दिए गए शीर्षों को a के रूप में दर्शाया जा सकता है <math>N \times N</math> यादृच्छिक चर का आव्यूह है, जिनके मान यादृच्छिक ग्राफ के आसन्न आव्यूह को निर्दिष्ट करते हैं।
-* यादृच्छिक कार्य <math>F</math> यादृच्छिक चर के संग्रह के रूप में प्रदर्शित किया जा सकता है <math>F(x)</math>, विभिन्न बिंदुओं पर फलन के मान दे रहा है <math>x</math> फलन के डोमेन में। <math>F(x)</math> h> साधारण वास्तविक-मूल्यवान यादृच्छिक चर हैं, बशर्ते कि फलन वास्तविक-मूल्यवान हो। उदाहरण के लिए, स्टोकेस्टिक प्रक्रिया समय का यादृच्छिक कार्य है, यादृच्छिक वेक्टर कुछ सूचकांक सेट का यादृच्छिक कार्य है जैसे कि <math>1,2,\ldots, n</math>, और [[यादृच्छिक क्षेत्र]] किसी भी सेट (सामान्यतः समय, स्थान, या असतत सेट) पर यादृच्छिक कार्य है।
+* यादृच्छिक कार्य <math>F</math> यादृच्छिक चर के संग्रह के रूप <math>F(x)</math> में प्रदर्शित किया जा सकता है, विभिन्न बिंदुओं पर फलन के मान दे रहा है <math>x</math> फलन के डोमेन में है। <math>F(x)</math> h> साधारण वास्तविक-मूल्यवान यादृच्छिक चर हैं, नियम यह है कि फलन वास्तविक-मूल्यवान हो। उदाहरण के लिए, स्टोकेस्टिक प्रक्रिया समय का यादृच्छिक कार्य है, यादृच्छिक सदिश कुछ सूचकांक समुच्चय का यादृच्छिक कार्य है जैसे कि <math>1,2,\ldots, n</math>, और [[यादृच्छिक क्षेत्र]] किसी भी समुच्चय (सामान्यतः समय, स्थान, या असतत समुच्चय) पर यादृच्छिक कार्य है।
 == वितरण कार्य ==
-यदि यादृच्छिक चर <math>X\colon \Omega \to \mathbb{R}</math> संभाव्यता स्थान पर परिभाषित <math>(\Omega, \mathcal{F}, \operatorname{P})</math> दिया गया है, तो हम इस तरह के प्रश्न पूछ सकते हैं कि इसकी कितनी संभावना है कि का मान <math>X</math> 2 के बराबर है? . यह घटना की संभावना के समान है <math>\{ \omega : X(\omega) = 2 \}\,\! </math> जिसे प्रायः लिखा जाता है <math>P(X = 2)\,\!</math> या <math>p_X(2)</math> छोटे के लिए।
+यदि यादृच्छिक चर <math>X\colon \Omega \to \mathbb{R}</math> संभाव्यता स्थान पर परिभाषित <math>(\Omega, \mathcal{F}, \operatorname{P})</math> किया गया है, तो हम इस प्रकार के प्रश्न पूछ सकते हैं कि इसकी कितनी संभावना है कि इसका मान <math>X</math> 2 के समान है? यह घटना की संभावना के समान है <math>\{ \omega : X(\omega) = 2 \}\,\! </math> जिसे प्रायः <math>P(X = 2)\,\!</math> या <math>p_X(2)</math> के रूप में लिखा जाता है।
-यादृच्छिक चर के आउटपुट की इन सभी संभावनाओं को रिकॉर्ड करना <math>X</math> का संभाव्यता वितरण देता है <math>X</math>. संभाव्यता वितरण परिभाषित करने के लिए उपयोग की जाने वाली विशेष संभावना स्थान के बारे में भूल जाता है <math>X</math> और केवल के विभिन्न आउटपुट मूल्यों की संभावनाओं को रिकॉर्ड करता है <math>X</math>. ऐसा संभाव्यता वितरण, यदि <math>X</math> वास्तविक-मूल्यवान है, हमेशा इसके संचयी वितरण फलन द्वारा कैप्चर किया जा सकता है
+यादृच्छिक चर के आउटपुट की इन सभी संभावनाओं को रिकॉर्ड करना <math>X</math> का संभाव्यता वितरण देता है <math>X</math> संभाव्यता वितरण परिभाषित करने के लिए उपयोग की जाने वाली विशेष संभावना स्थान के बारे में भूल जाता है <math>X</math> और केवल के विभिन्न आउटपुट मूल्यों की <math>X</math> संभावनाओं को रिकॉर्ड करता है, ऐसा संभाव्यता वितरण, यदि <math>X</math> वास्तविक-मूल्यवान है, तो सदैव इसके संचयी वितरण फलन द्वारा कैप्चर किया जा सकता है
 :<math>F_X(x) = \operatorname{P}(X \le x)</math>
-और कभी-कभी संभाव्यता घनत्व फलन का उपयोग करके भी, <math>f_X</math>. माप सिद्धांत में | माप-सैद्धांतिक शब्द, हम यादृच्छिक चर का उपयोग करते हैं <math>X</math> उपाय को आगे बढ़ाने के लिए <math>P</math> पर <math>\Omega</math> उपाय के लिए <math>p_X</math> पर <math>\mathbb{R}</math>. पैमाना <math>p_X</math> का (संभाव्यता) वितरण कहा जाता है <math>X</math>या का कानून <math>X</math>.
+और कभी-कभी संभाव्यता घनत्व फलन का उपयोग करके भी, <math>f_X</math> माप-सैद्धांतिक शब्दों में, हम यादृच्छिक चर <math>X</math> का उपयोग करते हैं, उपाय को आगे बढ़ाने के लिए <math>P</math> पर <math>\Omega</math> उपाय के लिए <math>p_X</math> पर <math>\mathbb{R}</math> स्तर <math>p_X</math> को (संभाव्यता) वितरण कहा जाता है। <math>X</math> का यह नियम <math>X</math> है।
-<ref name=":Billingsley">{{cite book|last1=Billingsley|first1=Patrick|title=संभावना और उपाय|date=1995|publisher=Wiley|edition=3rd|isbn=9781466575592|page=187}}</ref> घनत्व <math>f_X = dp_X/d\mu</math>, रेडॉन-निकोडिम का व्युत्पन्न <math>p_X</math> कुछ संदर्भ उपाय के संबंध में <math>\mu</math> पर <math>\mathbb{R}</math> (प्रायः, यह संदर्भ उपाय निरंतर यादृच्छिक चर के मामले में लेबेसेग उपाय है, या असतत यादृच्छिक चर के मामले में गिनती के उपाय)।
-अंतर्निहित संभाव्यता स्थान <math>\Omega</math> तकनीकी उपकरण है जिसका उपयोग यादृच्छिक चर के अस्तित्व की गारंटी देने के लिए किया जाता है, कभी-कभी उनका निर्माण करने के लिए, और समान संभाव्यता स्थान पर दो या दो से अधिक यादृच्छिक चर के [[संयुक्त वितरण]] के आधार पर [[सहसंबंध और निर्भरता]] या स्वतंत्रता (संभाव्यता सिद्धांत) जैसी धारणाओं को परिभाषित करने के लिए। व्यवहार में, कोई प्रायः अंतरिक्ष का निपटान करता है <math>\Omega</math> पूरी तरह से और बस उपाय करता है <math>\mathbb{R}</math> जो संपूर्ण वास्तविक रेखा को माप 1 प्रदान करता है, अर्थात, यादृच्छिक चर के अतिरिक्त संभाव्यता वितरण के साथ काम करता है। पूर्ण विकास के लिए [[मात्रात्मक समारोह|मात्रात्मक]] फलन पर आलेख देखें।
+<ref name=":Billingsley">{{cite book|last1=Billingsley|first1=Patrick|title=संभावना और उपाय|date=1995|publisher=Wiley|edition=3rd|isbn=9781466575592|page=187}}</ref> घनत्व <math>f_X = dp_X/d\mu</math>, रेडॉन-निकोडिम का व्युत्पन्न <math>p_X</math> कुछ संदर्भ उपाय के संबंध में <math>\mu</math> पर <math>\mathbb{R}</math> है (प्रायः, यह संदर्भ उपाय निरंतर यादृच्छिक चर के स्थिति में लेबेसेग उपाय है, या असतत यादृच्छिक चर के स्थिति में गिनती के उपाय)।
+अंतर्निहित संभाव्यता स्थान <math>\Omega</math> प्रौद्योगिकी उपकरण है जिसका उपयोग यादृच्छिक चर के अस्तित्व की आश्वासन देने के लिए किया जाता है, कभी-कभी उनका निर्माण करने के लिए, और समान संभाव्यता स्थान पर दो या दो से अधिक यादृच्छिक चर के [[संयुक्त वितरण]] के आधार पर [[सहसंबंध और निर्भरता]] या स्वतंत्रता (संभाव्यता सिद्धांत) जैसी धारणाओं को परिभाषित करने के लिए होता है। व्यवहार में, प्रायः अंतरिक्ष का निवारण करता है <math>\Omega</math> प्रत्येक प्रकार से उपाय करता है <math>\mathbb{R}</math> जो संपूर्ण वास्तविक रेखा को माप 1 प्रदान करता है, अर्थात, यादृच्छिक चर के अतिरिक्त संभाव्यता वितरण के साथ कार्य करता है। पूर्ण विकास के लिए [[मात्रात्मक समारोह|मात्रात्मक]] फलन पर आलेख देखें।
 == उदाहरण ==
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 === असतत यादृच्छिक चर ===
-प्रयोग में व्यक्ति को यादृच्छिक रूप से चुना जा सकता है, और यादृच्छिक चर व्यक्ति की ऊंचाई हो सकती है। गणितीय रूप से, यादृच्छिक चर की व्याख्या ऐसे फलन के रूप में की जाती है जो व्यक्ति को व्यक्ति की ऊंचाई पर मैप करता है। यादृच्छिक चर के साथ संबद्ध संभाव्यता वितरण है जो संभावना की गणना की अनुमति देता है कि ऊंचाई संभावित मूल्यों के किसी भी सबसेट में है, जैसे संभावना है कि ऊंचाई 180 और 190 सेमी के बीच है, या संभावना है कि ऊंचाई या तो कम है 150 से अधिक या 200 सेमी से अधिक।
+प्रयोग में व्यक्ति को यादृच्छिक रूप से चयन किया जा सकता है, और यादृच्छिक चर व्यक्ति की ऊंचाई हो सकती है। गणितीय रूप से, यादृच्छिक चर की व्याख्या ऐसे फलन के रूप में की जाती है जो व्यक्ति की ऊंचाई को मैप करता है। यादृच्छिक चर के साथ संबद्ध संभाव्यता वितरण है जो संभावना की गणना की अनुमति देता है कि ऊंचाई संभावित मूल्यों के किसी भी उपसमुच्चय में है, जैसे संभावना है कि ऊंचाई 180 और 190 सेमी के मध्य है, या संभावना है कि ऊंचाई या तो अल्प है, 150 से 200 सेमी से अधिक है।
-अन्य यादृच्छिक चर व्यक्ति के बच्चों की संख्या हो सकती है; यह गैर-नकारात्मक पूर्णांक मानों वाला असतत यादृच्छिक चर है। यह अलग-अलग पूर्णांक मानों के लिए संभावनाओं की गणना की अनुमति देता है - संभाव्यता द्रव्यमान फलन (पीएमएफ) - या अनंत सेट सहित मूल्यों के सेट के लिए। उदाहरण के लिए, रुचि की घटना बच्चों की सम संख्या हो सकती है। दोनों परिमित और अनंत घटना सेटों के लिए, तत्वों के पीएमएफ को जोड़कर उनकी संभावनाएं पाई जा सकती हैं; अर्थात्, बच्चों की सम संख्या की संभावना अनंत योग है <math>\operatorname{PMF}(0) + \operatorname{PMF}(2) + \operatorname{PMF}(4) + \cdots</math>.
+अन्य यादृच्छिक चर व्यक्ति के बच्चों की संख्या हो सकती है; यह अन्य-नकारात्मक पूर्णांक मानों वाला असतत यादृच्छिक चर है। यह भिन्न-भिन्न पूर्णांक मानों के लिए संभावनाओं की गणना की अनुमति देता है - संभाव्यता द्रव्यमान फलन (पीएमएफ) - या अनंत समुच्चय सहित मूल्यों के समुच्चय के लिए होता है। उदाहरण के लिए, रुचि की घटना बच्चों की सम संख्या हो सकती है। दोनों परिमित और अनंत घटना समुच्चयों के लिए, तत्वों के पीएमएफ को जोड़कर उनकी संभावनाएं पाई जा सकती हैं; अर्थात्, बच्चों की सम संख्या की संभावना अनंत योग <math>\operatorname{PMF}(0) + \operatorname{PMF}(2) + \operatorname{PMF}(4) + \cdots</math> है।
-ऐसे उदाहरणों में, नमूना स्थान को प्रायः दबा दिया जाता है, क्योंकि इसका वर्णन करना गणितीय रूप से कठिन है, और यादृच्छिक चर के संभावित मूल्यों को तब नमूना स्थान के रूप में माना जाता है। लेकिन जब दो यादृच्छिक चर परिणामों के ही नमूना स्थान पर मापा जाता है, जैसे कि ही यादृच्छिक व्यक्तियों पर बच्चों की ऊंचाई और संख्या की गणना की जाती है, तो उनके रिश्ते को ट्रैक करना आसान होता है यदि यह स्वीकार किया जाता है कि बच्चों की ऊंचाई और संख्या दोनों आते हैं ही यादृच्छिक व्यक्ति से, उदाहरण के लिए ताकि इस तरह के यादृच्छिक चर सहसंबद्ध हैं या नहीं, के प्रश्न प्रस्तुत किए जा सकते हैं।
+ऐसे उदाहरणों में, प्रारूप स्थान को प्रायः दबा दिया जाता है, क्योंकि इसका वर्णन करना गणितीय रूप से कठिन है, और यादृच्छिक चर के संभावित मूल्यों को तब प्रारूप स्थान के रूप में माना जाता है। किन्तु जब दो यादृच्छिक चर परिणामों के ही प्रारूप स्थान पर मापा जाता है, जैसे कि यादृच्छिक व्यक्तियों पर बच्चों की ऊंचाई और संख्या की गणना की जाती है, तो उनके संबंध को ट्रैक करना सरल होता है यदि यह स्वीकार किया जाता है कि बच्चों की ऊंचाई और संख्या दोनों एक ही यादृच्छिक व्यक्ति से आते हैं, उदाहरण के लिए जिससे कि इस प्रकार के यादृच्छिक चर सहसंबद्ध हैं या नहीं, के प्रश्न प्रस्तुत किए जा सकते हैं।
-अगर <math display = "inline">\{a_n\}, \{b_n\}</math> वास्तविक संख्याओं के गणनीय समुच्चय हैं, <math display="inline">b_n >0</math> और <math display="inline">\sum_n b_n=1</math>, तब <math display="inline"> F=\sum_n b_n \delta_{a_n}(x)</math> असतत वितरण फलन है। यहाँ <math>  \delta_t(x) = 0</math> के लिए <math> x < t</math>, <math> \delta_t(x) = 1</math> के लिए <math> x \ge t</math>. उदाहरण के लिए सभी परिमेय संख्याओं की गणना को लेते हुए <math>\{a_n\}</math> , किसी को असतत कार्य मिलता है जो जरूरी नहीं कि कदम कार्य (टुकड़ावार स्थिर) हो।
+यदि <math display = "inline">\{a_n\}, \{b_n\}</math> वास्तविक संख्याओं <math display="inline">b_n >0</math> और <math display="inline">\sum_n b_n=1</math> के गणनीय समुच्चय हैं, तब <math display="inline"> F=\sum_n b_n \delta_{a_n}(x)</math> असतत वितरण फलन है। जहाँ <math>  \delta_t(x) = 0</math> के लिए <math> x < t</math>, <math> \delta_t(x) = 1</math> का मान <math> x \ge t</math> हैं, उदाहरण के लिए सभी परिमेय संख्याओं की गणना करते हुए <math>\{a_n\}</math>, किसी को असतत कार्य मिलता है जो आवश्यक नहीं कि चरण कार्य (टुकड़ावार स्थिर) हो।
 ==== सिक्का टॉस ====
-सिक्का उछालने के संभावित परिणामों को नमूना स्थान द्वारा वर्णित किया जा सकता है <math>\Omega = \{\text{heads}, \text{tails}\}</math>. हम वास्तविक-मूल्यवान यादृच्छिक चर पेश कर सकते हैं <math>Y</math> जो सिर पर सफल बेट के लिए $1 अदायगी को निम्नानुसार मॉडल करता है:
+सिक्का उछालने के संभावित परिणामों को प्रारूप स्थान <math>\Omega = \{\text{heads}, \text{tails}\}</math> द्वारा वर्णित किया जा सकता है, हम वास्तविक-मूल्यवान यादृच्छिक चर प्रस्तुत कर सकते हैं <math>Y</math> जो सिर पर सफल बेट के लिए $1 भुगतान को निम्नानुसार प्रारूप करता है:
 <math display="block">Y(\omega) = \begin{cases}
 , & \text{if } \omega = \text{heads}, \\[6pt]
 , & \text{if } \omega = \text{tails}.
 \end{cases}</math>
-यदि सिक्का निष्पक्ष सिक्का है, तो Y का प्रायिकता द्रव्यमान कार्य है <math>f_Y</math> द्वारा दिए गए:
+यदि सिक्का निष्पक्ष है, तो Y का प्रायिकता द्रव्यमान कार्य है <math>f_Y</math> द्वारा दिए गए मान हैं:
 <math display="block">f_Y(y) = \begin{cases}
 \tfrac 12,& \text{if }y=1,\\[6pt]
@@ Line 74: / Line 77: @@
 ==== पासा रोल ====
-[[File:Dice Distribution (bar).svg| right | thumb | यदि नमूना स्थान दो पासों पर लुढ़की संभावित संख्याओं का समूह है, और ब्याज का यादृच्छिक चर दो पासों पर संख्याओं का योग S है, तो S असतत यादृच्छिक चर है जिसका वितरण संभाव्यता द्रव्यमान फलन द्वारा प्लॉट किया गया है यहाँ चित्र स्तंभों की ऊँचाई के रूप में।]]रोलिंग डाइस की प्रक्रिया और संभावित परिणामों का वर्णन करने के लिए यादृच्छिक चर का भी उपयोग किया जा सकता है। दो-पासा मामले के लिए सबसे स्पष्ट प्रतिनिधित्व संख्या n के जोड़े के सेट को लेना है<sub>1</sub> और n<sub>2</sub> नमूना स्थान के रूप में {1, 2, 3, 4, 5, 6} (दो पासों पर संख्याओं का प्रतिनिधित्व) से। रोल की गई कुल संख्या (प्रत्येक जोड़ी में संख्याओं का योग) तब फलन द्वारा दिया गया यादृच्छिक चर X है जो जोड़ी को योग में मैप करता है:
+[[File:Dice Distribution (bar).svg| right | thumb | यदि प्रारूप स्थान दो पासों पर लुढ़की संभावित संख्याओं का समूह है, और ब्याज का यादृच्छिक चर दो पासों पर संख्याओं का योग S है, तो S असतत यादृच्छिक चर है जिसका वितरण संभाव्यता द्रव्यमान फलन द्वारा प्लॉट किया गया है यहाँ चित्र स्तंभों की ऊँचाई के रूप में है।]]रोलिंग पासा की प्रक्रिया और संभावित परिणामों का वर्णन करने के लिए यादृच्छिक चर का भी उपयोग किया जा सकता है। दो-पासा स्थिति के लिए स्पष्ट प्रतिनिधित्व प्रारूप स्थान के रूप में {1, 2, 3, 4, 5, 6} (दो पासों पर संख्याओं का प्रतिनिधित्व) से संख्या n<sub>1</sub>और n<sub>2</sub> के जोड़े के समुच्चय को लिया जाता है। रोल की गई कुल संख्या (प्रत्येक जोड़ी में संख्याओं का योग) तब फलन द्वारा दिया गया यादृच्छिक चर X है जो जोड़ी को योग में मैप करता है:
 <math display="block">X((n_1, n_2)) = n_1 + n_2</math>
-और (यदि डाइस [[सही छाप]] हैं) का प्रायिकता द्रव्यमान फलन f है<sub>''X''</sub> द्वारा दिए गए:
+और (यदि पासा [[सही छाप|निष्पक्ष]] हैं) प्रायिकता द्रव्यमान फलन f<sub>''X''</sub> द्वारा दिए गए है:
 <math display="block">f_X(S) =  \frac{\min(S-1, 13-S)}{36}, \text{ for } S \in \{2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12\}</math>
 === सतत यादृच्छिक चर ===
-औपचारिक रूप से, सतत यादृच्छिक चर यादृच्छिक चर होता है जिसका संचयी वितरण फलन हर जगह सतत फलन होता है।<ref name=":0">{{Cite book|title=संभाव्यता का परिचय|last=Bertsekas|first=Dimitri P.|date=2002|publisher=Athena Scientific|others=Tsitsiklis, John N., Τσιτσικλής, Γιάννης Ν.|isbn=188652940X|location=Belmont, Mass.|oclc=51441829}}</ref> कोई विच्छिन्नता (गणित) नहीं है#जम्प विच्छिन्नता, जो उन संख्याओं के अनुरूप होगी जिनके परिणाम (संभावना) की परिमित संभावना है। इसके अतिरिक्त , निरंतर यादृच्छिक चर लगभग कभी भी सटीक निर्धारित मान c नहीं लेते हैं (औपचारिक रूप से, <math display="inline">\forall c \in \mathbb{R}:\; \Pr(X = c) = 0</math>) लेकिन सकारात्मक संभावना है कि इसका मूल्य विशेष अंतराल (गणित) में होगा जो [[मनमाने ढंग से छोटा]] हो सकता है। सतत यादृच्छिक चर सामान्यतः संभाव्यता घनत्व कार्यों (पीडीएफ) को स्वीकार करते हैं, जो उनके सीडीएफ और संभाव्यता उपायों की विशेषता है;
+औपचारिक रूप से, सतत यादृच्छिक चर होता है जिसका संचयी वितरण फलन प्रत्येक स्थान पर सतत होता है।<ref name=":0">{{Cite book|title=संभाव्यता का परिचय|last=Bertsekas|first=Dimitri P.|date=2002|publisher=Athena Scientific|others=Tsitsiklis, John N., Τσιτσικλής, Γιάννης Ν.|isbn=188652940X|location=Belmont, Mass.|oclc=51441829}}</ref> कोई "अंतराल" नहीं है, जो उन संख्याओं के अनुरूप होगी जिनके परिणाम (संभावना) की परिमित संभावना है। इसके अतिरिक्त, निरंतर यादृच्छिक चर लगभग कभी भी त्रुटिहीन निर्धारित मान c नहीं लेते हैं (औपचारिक रूप से, <math display="inline">\forall c \in \mathbb{R}:\; \Pr(X = c) = 0</math>) किन्तु सकारात्मक संभावना है कि इसका मूल्य विशेष अंतराल (गणित) में होगा जो [[मनमाने ढंग से छोटा|इच्छानुसार छोटा]] हो सकता है। सतत यादृच्छिक चर सामान्यतः संभाव्यता घनत्व कार्यों (पीडीएफ) को स्वीकार करते हैं, जो उनके सीडीएफ और संभाव्यता उपायों की विशेषता है;
-ऐसे वितरणों को पूर्णतया सतत यादृच्छिक चर भी कहा जाता है; लेकिन कुछ निरंतर वितरण [[एकवचन वितरण|वचन वितरण]] होते हैं, या बिल्कुल निरंतर भाग और वचन भाग का मिश्रण होता है।
+ऐसे वितरणों को पूर्णतया सतत यादृच्छिक चर भी कहा जाता है; किन्तु कुछ निरंतर [[एकवचन वितरण|वचन वितरण]] होते हैं, या बिल्कुल निरंतर भाग और वचन भाग का मिश्रण होता है।
-सतत यादृच्छिक चर का उदाहरण स्पिनर पर आधारित होगा जो क्षैतिज दिशा चुन सकता है। फिर यादृच्छिक चर द्वारा लिए गए मान दिशाएँ हैं। हम इन दिशाओं को उत्तर, पश्चिम, पूर्व, दक्षिण, दक्षिण पूर्व आदि द्वारा प्रदर्शित कर सकते हैं। चूँकि , सामान्यतः नमूना स्थान को यादृच्छिक चर पर मैप करना अधिक सुविधाजनक होता है जो वास्तविक संख्या वाले मान लेता है। यह किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, उत्तर से घड़ी की दिशा में डिग्री में दिशा को मैप करके। यादृच्छिक चर तब मान लेता है जो अंतराल [0, 360) से वास्तविक संख्याएं होती हैं, जिसमें सीमा के सभी भाग समान रूप से होने की संभावना होती है। इस मामले में, ' ्स' = कोण घूमता है। किसी भी वास्तविक संख्या में चुने जाने की प्रायिकता शून्य होती है, लेकिन मूल्यों की किसी भी ''श्रेणी'' को सकारात्मक प्रायिकता सौंपी जा सकती है। उदाहरण के लिए, [0, 180] में किसी संख्या को चुनने की प्रायिकता है {{frac|1|2}}. प्रायिकता द्रव्यमान फलन की बात करने के अतिरिक्त , हम कहते हैं कि 'X' का प्रायिकता घनत्व 1/360 है। [0, 360) के सबसेट की प्रायिकता की गणना सेट के माप को 1/360 से गुणा करके की जा सकती है। सामान्यतः, दिए गए निरंतर यादृच्छिक चर के लिए सेट की संभावना की गणना दिए गए सेट पर घनत्व को ीकृत करके की जा सकती है।
+सतत यादृच्छिक चर का उदाहरण स्पिनर पर आधारित होगा जो क्षैतिज दिशा का चयन कर सकता है। पुनः यादृच्छिक चर द्वारा लिए गए मान दिशाएँ हैं। हम इन दिशाओं को उत्तर, पश्चिम, पूर्व, दक्षिण, दक्षिण पूर्व आदि द्वारा प्रदर्शित कर सकते हैं। चूँकि, सामान्यतः प्रारूप स्थान को यादृच्छिक चर पर मैप करना अधिक सुविधाजनक होता है जो वास्तविक संख्या का मान है। उदाहरण के लिए, उत्तर से घड़ी की दिशा में डिग्री में दिशा को मैप करते हैं। यादृच्छिक चर तब मान लेता है, जो अंतराल [0, 360) से वास्तविक संख्याएं होती हैं, जिसमें सीमा के सभी भाग समान रूप से होने की संभावना होती है। इस स्थिति में, ''''''X''''' ' = कोण घूमता है। किसी भी वास्तविक संख्या में चयन किये जाने की प्रायिकता शून्य होती है, किन्तु मूल्यों की किसी भी ''श्रेणी'' को सकारात्मक प्रायिकता प्रदान की जा सकती है। उदाहरण के लिए, [0, 180] में किसी संख्या का चयन करने की प्रायिकता {{frac|1|2}} है, प्रायिकता द्रव्यमान फलन के विचार करने के अतिरिक्त, हम कहते हैं कि 'X' का प्रायिकता घनत्व 1/360 है। [0, 360) के उपसमुच्चय की प्रायिकता की गणना समुच्चय के माप को 1/360 से गुणा करके प्राप्त की जा सकती है। सामान्यतः, दिए गए निरंतर यादृच्छिक चर के लिए समुच्चय की संभावना की गणना किए गए समुच्चय पर घनत्व को एकीकृत करके की जा सकती है।
-अधिक औपचारिक रूप से, कोई भी अंतराल (गणित) दिया गया <math display="inline">I = [a, b] = \{x \in \mathbb{R} : a \le x \le b \}</math>, यादृच्छिक चर <math>X_I \sim \operatorname{U}(I) = \operatorname{U}[a, b]</math> सतत समान वितरण यादृच्छिक चर (CURV) कहा जाता है यदि संभावना है कि यह [[उपअंतराल]] में मान लेता है जो केवल उपअंतराल की लंबाई पर निर्भर करता है। इसका तात्पर्य है कि की संभावना <math>X_I</math> किसी उपअंतराल में गिरना <math>[c, d] \sube [a, b]</math> सबइंटरवल के लेबेसेग माप के लिए [[आनुपातिकता (गणित)]] है, अर्थात, यदि {{math|''a'' ≤ ''c'' ≤ ''d'' ≤ ''b''}}, किसी के पास
+अधिक औपचारिक रूप से, कोई भी अंतराल (गणित) <math display="inline">I = [a, b] = \{x \in \mathbb{R} : a \le x \le b \}</math> दिया गया, यादृच्छिक चर <math>X_I \sim \operatorname{U}(I) = \operatorname{U}[a, b]</math> को सतत समान वितरण यादृच्छिक चर (वक्र) कहा जाता है यदि संभावना है कि यह [[उपअंतराल]] में मान लेता है कि केवल उपअंतराल की लंबाई पर निर्भर करता है। इसका तात्पर्य है कि की संभावना <math>X_I</math> किसी उपअंतराल में गिरना <math>[c, d] \sube [a, b]</math> सबइंटरवल के लेबेसेग माप के लिए [[आनुपातिकता (गणित)]] है, अर्थात, यदि {{math|''a'' ≤ ''c'' ≤ ''d'' ≤ ''b''}}, किसी के निकट
 <math display="block">
 \Pr\left( X_I \in [c,d]\right) = \frac{d - c}{b - a}
 </math>
-जहां अंतिम समानता प्रायिकता स्वयंसिद्ध # संभाव्यता की ता से उत्पन्न होती है। CURV का प्रायिकता घनत्व फलन <math>X \sim \operatorname {U}[a, b]</math> अंतराल की लंबाई से सामान्यीकृत [[समर्थन (गणित)]] के अंतराल के [[सूचक समारोह|सूचक]] फलन द्वारा दिया जाता है: <math display="block">f_X(x) = \begin{cases}
+जहां अंतिम समानता प्रायिकता स्वयंसिद्ध संभाव्यता की एकात्मकता से उत्पन्न होती है। वक्र का प्रायिकता घनत्व फलन <math>X \sim \operatorname {U}[a, b]</math> अंतराल की लंबाई से सामान्यीकृत [[समर्थन (गणित)]] के अंतराल के [[सूचक समारोह|सूचक]] फलन द्वारा दिया जाता है: <math display="block">f_X(x) = \begin{cases}
   \displaystyle{1 \over b-a}, & a \le x \le b \\
 , & \text{otherwise}.
-\end{cases}</math>[[इकाई अंतराल]] पर समान वितरण विशेष रुचि का है <math>[0, 1]</math>. किसी भी वांछित संभाव्यता वितरण के नमूने <math>\operatorname{D}</math> के क्वांटाइल फंक्शन की गणना करके उत्पन्न किया जा सकता है <math>\operatorname{D}</math> [[यादृच्छिक संख्या पीढ़ी]] पर | यादृच्छिक रूप से उत्पन्न संख्या इकाई अंतराल पर समान रूप से वितरित की जाती है। यह संचयी वितरण फलन # गुण का शोषण करता है, जो सभी यादृच्छिक चर के लिए ीकृत ढांचा है।
+\end{cases}</math>[[इकाई अंतराल]] पर समान वितरण <math>[0, 1]</math> विशेष रुचि का है, किसी भी वांछित संभाव्यता वितरण के प्रारूप <math>\operatorname{D}</math> के क्वांटाइल फंक्शन की गणना करके <math>\operatorname{D}</math> [[यादृच्छिक संख्या पीढ़ी]] पर उत्पन्न किया जा सकता है। यादृच्छिक रूप से उत्पन्न संख्या इकाई अंतराल पर समान रूप से वितरित की जाती है। यह संचयी वितरण फलन गुण का शोषण करता है, जो सभी यादृच्छिक चर के लिए एकीकृत प्रारूप है।
 === मिश्रित प्रकार ===
-मिश्रित यादृच्छिक चर यादृच्छिक चर है जिसका संचयी वितरण कार्य न तो असतत यादृच्छिक चर है और न ही सतत कार्य | हर जगह-निरंतर।<ref name=":0" />इसे असतत यादृच्छिक चर और सतत यादृच्छिक चर के मिश्रण के रूप में महसूस किया जा सकता है; किस मामले में {{Abbr|CDF|cumulative distribution function}} घटक चरों के सीडीएफ का भारित औसत होगा।<ref name=":0" />
+मिश्रित ऐसा यादृच्छिक चर है जिसका संचयी वितरण कार्य न तो असतत यादृच्छिक चर और न ही प्रत्येक स्थान पर निरंतर है।<ref name=":0" /> इसे असतत यादृच्छिक चर और सतत यादृच्छिक चर के मिश्रण के रूप में ज्ञात किया जा सकता है; किस स्थिति में {{Abbr|सीडीएफ|संचयी वितरण कार्य}} घटक चरों के सीडीएफ का भारित औसत होगा।<ref name=":0" />
-मिश्रित प्रकार के यादृच्छिक चर का उदाहरण प्रयोग पर आधारित होगा जहां सिक्का फ़्लिप किया जाता है और स्पिनर को केवल तभी उछाला जाता है जब सिक्के के टॉस का परिणाम हेड हो। यदि परिणाम टेल है, तो ''X'' = −1; अन्यथा ''X'' = पिछले उदाहरण के अनुसार स्पिनर का मान। सम्भावना होती है {{frac|1|2}} कि इस यादृच्छिक चर का मान -1 होगा। मूल्यों की अन्य श्रेणियों में पिछले उदाहरण की आधी संभावनाएँ होंगी।
+मिश्रित प्रकार के यादृच्छिक चर का उदाहरण प्रयोग पर आधारित होगा जहां सिक्का फ़्लिप किया जाता है और स्पिनर को केवल तभी उछाला जाता है जब सिक्के के टॉस का परिणाम हेड हो। यदि परिणाम टेल है, तो ''X'' = −1; अन्यथा ''X'' = पूर्व उदाहरण के अनुसार स्पिनर का मान {{frac|1|2}} की संभावना है कि इस यादृच्छिक चर का मान -1 होगा। मूल्यों की अन्य श्रेणियों में पूर्व उदाहरण की आधी संभावनाएँ होंगी।
-सामान्यतः, वास्तविक रेखा पर प्रत्येक संभाव्यता वितरण असतत भाग, वचन भाग और बिल्कुल निरंतर भाग का मिश्रण होता है; देखना {{Section link|Lebesgue's decomposition theorem|Refinement}}. असतत भाग गणनीय सेट पर केंद्रित है, लेकिन यह सेट सघन हो सकता है (सभी तर्कसंगत संख्याओं के सेट की तरह)।
+सामान्यतः, वास्तविक रेखा पर प्रत्येक संभाव्यता वितरण असतत भाग, वचन भाग और बिल्कुल निरंतर भाग का मिश्रण होता है; {{Section link|लेबेस्ग्यू के अपघटन प्रमेय|शोधन}} देखें। असतत भाग गणनीय समुच्चय पर केंद्रित है, किन्तु यह समुच्चय सघन हो सकता है।
 == माप-सैद्धांतिक परिभाषा ==
-यादृच्छिक चर की सबसे औपचारिक, स्वयं[[सिद्ध]] परिभाषा में माप सिद्धांत सम्मिलित है। निरंतर यादृच्छिक चर को संख्याओं के [[सेट (गणित)]] के संदर्भ में परिभाषित किया जाता है, साथ ही ऐसे सेटों को संभावनाओं के लिए मैप किया जाता है। विभिन्न कठिनाइयों के कारण (उदाहरण के लिए बनच-तर्स्की विरोधाभास) जो उत्पन्न होते हैं यदि ऐसे सेट अपर्याप्त रूप से विवश हैं, तो संभावित सेटों को सीमित करने के लिए [[सिग्मा-बीजगणित]] कहा जाता है, जिस पर संभावनाओं को परिभाषित किया जा सकता है। सामान्यतः, इस तरह के विशेष सिग्मा-बीजगणित का उपयोग किया जाता है, बोरेल σ-बीजगणित, जो संभावनाओं को किसी भी सेट पर परिभाषित करने की अनुमति देता है जो या तो सीधे संख्याओं के निरंतर अंतराल से या परिमित या [[गणनीय रूप से अनंत]] संघ (सेट) से प्राप्त किया जा सकता है। ऐसे अंतरालों का सिद्धांत) और/या प्रतिच्छेदन (सेट सिद्धांत)।<ref name="UCSB">{{cite web|last=Steigerwald|first=Douglas G.|title=Economics 245A – Introduction to Measure Theory|url=http://faculty.econ.ucsb.edu/~doug/245a/Lectures/Measure%20Theory.pdf|access-date=April 26, 2013|publisher=University of California, Santa Barbara}}</ref>
+यादृच्छिक चर की सबसे औपचारिक, [[सिद्ध|स्वयंसिद्ध]] परिभाषा में माप सिद्धांत सम्मिलित है। निरंतर यादृच्छिक चर को संख्याओं के [[सेट (गणित)|समुच्चय (गणित)]] के संदर्भ में परिभाषित किया जाता है, साथ ही ऐसे समुच्चयों को संभावनाओं के लिए मैप किया जाता है। विभिन्न कठिनाइयों के कारण (उदाहरण के लिए बनच-तर्स्की विरोधाभास) जो उत्पन्न होते हैं यदि ऐसे समुच्चय अपर्याप्त रूप से विवश हैं, तो संभावित समुच्चयों को सीमित करने के लिए [[सिग्मा-बीजगणित]] का उपयोग किया जाता है, जिस पर संभावनाओं को परिभाषित किया जा सकता है। सामान्यतः, इस प्रकार के विशेष सिग्मा-बीजगणित का उपयोग किया जाता है, बोरेल σ-बीजगणित, जो संभावनाओं को किसी भी समुच्चय पर परिभाषित करने की अनुमति देता है जो या तो सीधे संख्याओं के निरंतर अंतराल से या परिमित या [[गणनीय रूप से अनंत]] संघ (समुच्चय) से प्राप्त किया जा सकता है। ऐसे अंतरालों का सिद्धांत या प्रतिच्छेदन (समुच्चय सिद्धांत) होता है।<ref name="UCSB">{{cite web|last=Steigerwald|first=Douglas G.|title=Economics 245A – Introduction to Measure Theory|url=http://faculty.econ.ucsb.edu/~doug/245a/Lectures/Measure%20Theory.pdf|access-date=April 26, 2013|publisher=University of California, Santa Barbara}}</ref>
 माप-सिद्धांत की परिभाषा इस प्रकार है।
-होने देना <math>(\Omega, \mathcal{F}, P)</math> संभावना स्थान हो और <math>(E, \mathcal{E})</math> मापने योग्य स्थान। फिर ए<math>(E, \mathcal{E})</math>-मूल्यवान यादृच्छिक चर मापने योग्य कार्य है <math>X\colon \Omega \to E</math>, जिसका अर्थ है कि, प्रत्येक उपसमुच्चय के लिए <math>B\in\mathcal{E}</math>, इसकी पूर्वकल्पना है <math>\mathcal{F}</math>-मापने योग्य; <math>X^{-1}(B)\in \mathcal{F}</math>, कहाँ <math>X^{-1}(B) = \{\omega : X(\omega)\in B\}</math>.<ref>{{harvtxt|Fristedt|Gray|1996|loc=page 11}}</ref> यह परिभाषा हमें किसी भी उपसमुच्चय को मापने में सक्षम बनाती है <math>B\in \mathcal{E}</math> लक्ष्य स्थान में इसकी पूर्वछवि को देखकर, जो अनुमान के अनुसार औसत दर्जे का है।
+माना <math>(\Omega, \mathcal{F}, P)</math> संभावना स्थान हो और <math>(E, \mathcal{E})</math> मापने योग्य स्थान हो। पुनः <math>(E, \mathcal{E})</math>- मूल्यवान यादृच्छिक चर मापने योग्य कार्य है <math>X\colon \Omega \to E</math>, जिसका अर्थ है कि, प्रत्येक उपसमुच्चय के लिए <math>B\in\mathcal{E}</math>, इसकी पूर्व कल्पना है <math>\mathcal{F}</math>- मापने योग्य; <math>X^{-1}(B)\in \mathcal{F}</math>, जहाँ <math>X^{-1}(B) = \{\omega : X(\omega)\in B\}</math><ref>{{harvtxt|Fristedt|Gray|1996|loc=page 11}}</ref> यह परिभाषा हमें किसी भी उपसमुच्चय को मापने में सक्षम बनाती है <math>B\in \mathcal{E}</math> लक्ष्य स्थान में इसकी पूर्व छवि को देखकर, जो अनुमान के अनुसार औसत को अंकित किया जाता है।
-अधिक सहज शब्दों में, का सदस्य <math>\Omega</math> संभावित परिणाम है, का सदस्य <math>\mathcal{F}</math> संभावित परिणामों का औसत दर्जे का उपसमुच्चय है, फलन <math>P</math> ऐसे प्रत्येक मापने योग्य उपसमुच्चय की संभावना देता है, <math>E</math> उन मानों के सेट का प्रतिनिधित्व करता है जो यादृच्छिक चर ले सकते हैं (जैसे वास्तविक संख्याओं का सेट), और इसका सदस्य <math>\mathcal{E}</math> का अच्छा व्यवहार (औसत दर्जे का) सबसेट है <math>E</math> (जिनके लिए संभावना निर्धारित की जा सकती है)। यादृच्छिक चर तब किसी भी परिणाम से मात्रा तक कार्य होता है, जैसे कि यादृच्छिक चर के लिए मात्राओं के किसी भी उपयोगी उपसमुच्चय के परिणाम में अच्छी तरह से परिभाषित संभावना होती है।
+अधिक सहज शब्दों में, <math>\Omega</math> संभावित परिणाम है, सदस्य <math>\mathcal{F}</math> संभावित परिणामों का औसत अंकित करने का उपसमुच्चय है, फलन <math>P</math> ऐसे प्रत्येक मापने योग्य उपसमुच्चय की संभावना देता है, <math>E</math> उन मानों के समुच्चय का प्रतिनिधित्व करता है जो यादृच्छिक चर ले सकते हैं (जैसे वास्तविक संख्याओं का समुच्चय ), और इसका सदस्य <math>\mathcal{E}</math> का उत्तम व्यवहार <math>E</math> (जिनके लिए संभावना निर्धारित की जा सकती है) उपसमुच्चय है। यादृच्छिक चर तब किसी भी परिणाम से मात्रा तक कार्य होता है, जैसे कि यादृच्छिक चर के लिए मात्राओं के किसी भी उपयोगी उपसमुच्चय के परिणाम में उत्तम प्रकार से परिभाषित संभावना होती है।
-कब <math>E</math> सामयिक स्थान है, तो σ-बीजगणित के लिए सबसे आम विकल्प है <math>\mathcal{E}</math> बोरेल σ-बीजगणित है <math>\mathcal{B}(E)</math>, जो सभी खुले सेटों के संग्रह द्वारा उत्पन्न σ-बीजगणित है <math>E</math>. ऐसे मामले में <math>(E, \mathcal{E})</math>-मान वाले यादृच्छिक चर को कहा जाता है<math>E</math>-मूल्यवान यादृच्छिक चर। इसके अतिरिक्त, जब अंतरिक्ष <math>E</math> वास्तविक रेखा है <math>\mathbb{R}</math>, तो ऐसे वास्तविक-मूल्य वाले यादृच्छिक चर को केवल यादृच्छिक चर कहा जाता है।
+तब <math>E</math> सामयिक स्थान है, तो σ-बीजगणित के लिए सबसे सामान्य विकल्प है <math>\mathcal{E}</math> बोरेल σ-बीजगणित है <math>\mathcal{B}(E)</math>, जो सभी खुले समुच्चयों के संग्रह द्वारा उत्पन्न σ-बीजगणित है <math>E</math>. ऐसे स्थिति में <math>(E, \mathcal{E})</math>- मान वाले यादृच्छिक चर को <math>E</math>-मूल्यवान यादृच्छिक चर कहा जाता है। इसके अतिरिक्त, जब अंतरिक्ष <math>E</math> वास्तविक रेखा <math>\mathbb{R}</math> है, तो ऐसे वास्तविक-मूल्य वाले यादृच्छिक चर को केवल यादृच्छिक चर कहा जाता है।
 === वास्तविक-मूल्यवान यादृच्छिक चर ===
-इस मामले में अवलोकन स्थान वास्तविक संख्याओं का समूह है। याद करना, <math>(\Omega, \mathcal{F}, P)</math> संभाव्यता स्थान है। वास्तविक अवलोकन स्थान के लिए, function <math>X\colon \Omega \rightarrow \mathbb{R}</math> वास्तविक-मूल्यवान यादृच्छिक चर है यदि
+इस स्थिति में अवलोकन स्थान वास्तविक संख्याओं का समूह है। याद करना, <math>(\Omega, \mathcal{F}, P)</math> संभाव्यता स्थान है। वास्तविक अवलोकन स्थान के लिए, फलन <math>X\colon \Omega \rightarrow \mathbb{R}</math> वास्तविक-मूल्यवान यादृच्छिक चर है यदि
 :<math>\{ \omega : X(\omega) \le r \} \in \mathcal{F} \qquad \forall r \in \mathbb{R}.</math>
-यह परिभाषा उपरोक्त का विशेष मामला है क्योंकि सेट <math>\{(-\infty, r]: r \in \R\}</math> वास्तविक संख्याओं के सेट पर बोरेल σ-बीजगणित उत्पन्न करता है, और यह किसी भी जनरेटिंग सेट पर मापनीयता की जांच करने के लिए पर्याप्त है। यहाँ हम इस तथ्य का उपयोग करके इस जनरेटिंग सेट पर मापनीयता सिद्ध कर सकते हैं कि <math>\{ \omega : X(\omega) \le r \} = X^{-1}((-\infty, r])</math>.
+यह परिभाषा उपरोक्त की विशेष स्थिति है क्योंकि समुच्चय <math>\{(-\infty, r]: r \in \R\}</math> वास्तविक संख्याओं के समुच्चय पर बोरेल σ-बीजगणित उत्पन्न करता है, और यह किसी भी जनरेटिंग समुच्चय पर मापनीयता का परिक्षण करने के लिए पर्याप्त है। जहाँ हम इस तथ्य का उपयोग करके इस जनरेटिंग समुच्चय पर मापनीयता सिद्ध कर सकते हैं कि
+<math>\{ \omega : X(\omega) \le r \} = X^{-1}((-\infty, r])</math>
 == क्षण ==
-यादृच्छिक चर के संभाव्यता वितरण को प्रायः कम संख्या में मापदंडों की विशेषता होती है, जिसकी व्यावहारिक व्याख्या भी होती है। उदाहरण के लिए, प्रायः यह जानना पर्याप्त होता है कि इसका औसत मूल्य क्या है। यह निरूपित यादृच्छिक चर के अपेक्षित मूल्य की गणितीय अवधारणा द्वारा कब्जा कर लिया गया है <math>\operatorname{E}[X]</math>, और इसे प्रथमक्षण (गणित) भी कहा जाता है। सामान्य रूप में, <math>\operatorname{E}[f(X)]</math> के बराबर नहीं है <math>f(\operatorname{E}[X])</math>. बार औसत मूल्य ज्ञात हो जाने के बाद, कोई यह पूछ सकता है कि इस औसत मूल्य के मूल्यों से कितना दूर है <math>X</math> सामान्यतः, ऐसा प्रश्न है जिसका उत्तर यादृच्छिक चर के भिन्नता और [[मानक विचलन]] द्वारा दिया जाता है। <math>\operatorname{E}[X]</math> सहज रूप से अनंत आबादी से प्राप्त औसत के रूप में देखा जा सकता है, जिसके सदस्य विशेष मूल्यांकन कर रहे हैं <math>X</math>.
+यादृच्छिक चर के संभाव्यता वितरण को प्रायः अल्प संख्या में मापदंडों की विशेषता होती है, जिसकी व्यावहारिक व्याख्या भी होती है। उदाहरण के लिए, प्रायः यह जानना पर्याप्त होता है कि इसका औसत मूल्य क्या है। यह निरूपित यादृच्छिक चर के अपेक्षित मूल्य <math>\operatorname{E}[X]</math> की गणितीय अवधारणा द्वारा अधिकारकिया जाता है, और इसे प्रथम क्षण (गणित) भी कहा जाता है। सामान्य रूप में, <math>\operatorname{E}[f(X)]</math> के समान नहीं है <math>f(\operatorname{E}[X])</math> बार औसत मूल्य ज्ञात हो जाने के पश्चात, कोई यह पूछ सकता है कि इस औसत मूल्य <math>X</math> के मूल्यों से कितना दूर है, सामान्यतः, ऐसा प्रश्न है जिसका उत्तर यादृच्छिक चर के भिन्नता और [[मानक विचलन]] द्वारा दिया जाता है। <math>\operatorname{E}[X]</math> सहज रूप से अनंत जनसंख्या से प्राप्त औसत के रूप में देखा जा सकता है, जिसके <math>X</math>      सदस्य विशेष मूल्यांकन कर रहे हैं।
-गणितीय रूप से, इसे क्षणों की (सामान्यीकृत) समस्या के रूप में जाना जाता है: यादृच्छिक चर के दिए गए वर्ग के लिए <math>X</math>, कोई संग्रह ढूंढें <math>\{f_i\}</math> ऐसे कार्यों की अपेक्षा मान <math>\operatorname{E}[f_i(X)]</math> यादृच्छिक चर के संभाव्यता वितरण को पूरी तरह से चिह्नित करें <math>X</math>.
+गणितीय रूप से, इसे क्षणों की (सामान्यीकृत) समस्या के रूप में जाना जाता है: यादृच्छिक चर के दिए गए वर्ग के लिए <math>X</math>, का संग्रह <math>\{f_i\}</math> ऐसे कार्यों की अपेक्षा मान <math>\operatorname{E}[f_i(X)]</math> यादृच्छिक चर के संभाव्यता वितरण <math>X</math> को प्रत्येक प्रकार से चिह्नित करते हैं।
-क्षणों को केवल यादृच्छिक चर (या जटिल-मूल्यवान, आदि) के वास्तविक-मूल्यवान कार्यों के लिए परिभाषित किया जा सकता है। यदि यादृच्छिक चर स्वयं वास्तविक-मूल्यवान है, तो चर के क्षण स्वयं लिए जा सकते हैं, जो पहचान फलन के क्षणों के बराबर हैं <math>f(X)=X</math> यादृच्छिक चर का। चूँकि , गैर-वास्तविक-मूल्यवान यादृच्छिक चर के लिए भी, उन चरों के वास्तविक-मूल्यवान कार्यों के क्षण लिए जा सकते हैं। उदाहरण के लिए, श्रेणीगत चर यादृच्छिक चर X के लिए जो नाममात्र डेटा मान लाल, नीला या हरा ले सकता है, वास्तविक-मूल्यवान फलन <math>[X = \text{green}]</math> बनाया जा सकता है; यह [[आइवरसन ब्रैकेट]] का उपयोग करता है, और इसका मान 1 है <math>X</math> मान हरा है, 0 अन्यथा। फिर, इस फलन के अपेक्षित मान और अन्य क्षणों को निर्धारित किया जा सकता है।
+क्षणों को केवल यादृच्छिक चर (या जटिल-मूल्यवान, आदि) के वास्तविक-मूल्यवान कार्यों के लिए परिभाषित किया जा सकता है। यदि यादृच्छिक चर स्वयं वास्तविक-मूल्यवान है, तो चर के क्षण स्वयं लिए जा सकते हैं, जो पहचान फलन <math>f(X)=X</math> यादृच्छिक चर के क्षणों के समान हैं। चूँकि, अन्य -वास्तविक-मूल्यवान यादृच्छिक चर के लिए भी, उन चरों के वास्तविक-मूल्यवान कार्यों के क्षण लिए जा सकते हैं। उदाहरण के लिए, श्रेणीगत चर यादृच्छिक चर X के लिए जो नाममात्र आँकड़ों के मान का रंग लाल, नीला या हरा ले सकता है, वास्तविक-मूल्यवान फलन <math>[X = \text{green}]</math> बनाया जा सकता है; यह [[आइवरसन ब्रैकेट]] का उपयोग करता है, और इसका मान 1 है <math>X</math> मान हरा है, 0 अन्यथा है। फिर, इस फलन के अपेक्षित मान और अन्य क्षणों को निर्धारित किया जा सकता है।
 == यादृच्छिक चर के कार्य ==
-नया रैंडम वेरिएबल Y को [[समारोह रचना|फलन रचना]] द्वारा वास्तविक मापनीय फलन द्वारा परिभाषित किया जा सकता है <math>g\colon \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}</math> वास्तविक-मूल्यवान यादृच्छिक चर के परिणामों के लिए <math>X</math>. वह है, <math>Y=g(X)</math>. का संचयी वितरण फलन <math>Y</math> तब है
+वास्तविक मापनीय फलन द्वारा नया यादृच्छिक चर Y को [[समारोह रचना|फलन रचना]] को परिभाषित किया जा सकता है <math>g\colon \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}</math> वास्तविक-मूल्यवान यादृच्छिक चर के परिणामों के लिए <math>X</math> है वह <math>Y=g(X)</math>. का संचयी वितरण फलन <math>Y</math> तब है जब
 :<math>F_Y(y) = \operatorname{P}(g(X) \le y).</math>
-यदि कार्य करता है <math>g</math> उलटा है (अर्थात, <math>h = g^{-1}</math> उपस्थित है, जहां <math>h</math> है <math>g</math>का उलटा कार्य) और या तो [[मोनोटोनिक फ़ंक्शन|मोनोटोनिक]] फलन है, तो पिछले संबंध को प्राप्त करने के लिए बढ़ाया जा सकता है
+यदि कार्य करता है <math>g</math> विपरीत है (अर्थात, <math>h = g^{-1}</math> उपस्थित है, जहां <math>h</math> है <math>g</math>का उलटा कार्य) और या तो [[मोनोटोनिक फ़ंक्शन|मोनोटोनिक]] फलन है, तो पूर्व संबंध को प्राप्त करने के लिए बढ़ाया जा सकता है
 :<math>F_Y(y) = \operatorname{P}(g(X) \le y) =
@@ Line 143: / Line 150: @@
   & \text{if } h = g^{-1} \text{ decreasing} .
 \end{cases}</math>
-की उलटापन की ही परिकल्पना के साथ <math>g</math>, भिन्नता को भी मानते हुए, संभाव्यता घनत्व कार्यों के बीच संबंध उपरोक्त अभिव्यक्ति के दोनों पक्षों को अलग-अलग करके पाया जा सकता है <math>y</math>, प्राप्त करने के लिए<ref name=":0" />
+विपरीत की परिकल्पना के साथ <math>g</math>, भिन्नता को भी मानते हुए, संभाव्यता घनत्व कार्यों के मध्य संबंध उपरोक्त अभिव्यक्ति के दोनों पक्षों को भिन्न -भिन्न करके पाया जा सकता है <math>y</math>, प्राप्त करने के लिए<ref name=":0" />
 :<math>f_Y(y) = f_X\bigl(h(y)\bigr) \left| \frac{d h(y)}{d y} \right|.</math>
-यदि कोई उलटा नहीं है <math>g</math> लेकिन प्रत्येक <math>y</math> अधिक से अधिक जड़ों की गणनीय संख्या को स्वीकार करता है (अर्थात, परिमित, या गणनीय रूप से अनंत, की संख्या <math>x_i</math> ऐसा है कि <math>y = g(x_i)</math>) तो संभाव्यता घनत्व कार्यों के बीच पिछले संबंध को सामान्यीकृत किया जा सकता है
+यदि कोई विपरीत नहीं है <math>g</math> किन्तु प्रत्येक <math>y</math> अधिक से अधिक जड़ों की गणनीय संख्या को स्वीकार करता है (अर्थात, परिमित, या गणनीय रूप से अनंत, की संख्या <math>x_i</math> ऐसा है कि <math>y = g(x_i)</math>) तो संभाव्यता घनत्व कार्यों के मध्य पूर्व संबंध को सामान्यीकृत किया जा सकता है
 :<math>f_Y(y) = \sum_{i} f_X(g_{i}^{-1}(y)) \left| \frac{d g_{i}^{-1}(y)}{d y} \right| </math>
-कहाँ <math>x_i = g_i^{-1}(y)</math>उलटा कार्य प्रमेय के अनुसार। घनत्व के सूत्र मांग नहीं करते हैं <math>g</math> वृद्धि होना।
+जहाँ <math>x_i = g_i^{-1}(y)</math> विपरीत कार्य प्रमेय के अनुसार घनत्व के सूत्र की आवश्यकता नहीं होती हैं, <math>g</math> की वृद्धि होती है।
-माप-सिद्धांत में, प्रायिकता स्वयंसिद्ध प्रायिकता है, यदि यादृच्छिक चर <math>X</math> पर <math>\Omega</math> और मापने योग्य कार्य <math>g\colon \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}</math>, तब <math>Y = g(X)</math> यादृच्छिक चर भी है <math>\Omega</math>, औसत दर्जे के कार्यों की संरचना के बाद से क्लोजर (गणित)। (चूँकि , यह जरूरी नहीं कि सच हो अगर <math>g</math> [[Lebesgue मापने योग्य]] है।{{Citation needed|date=October 2018}}) वही प्रक्रिया जिसने किसी को प्रायिकता स्थान से जाने की अनुमति दी थी <math>(\Omega, P) </math> को <math>(\mathbb{R}, dF_{X})</math> का वितरण प्राप्त करने के लिए उपयोग किया जा सकता है <math>Y</math>.
+माप-सिद्धांत में, संभाव्यता स्वयंसिद्ध दृष्टिकोण है, यदि यादृच्छिक चर <math>X</math> पर <math>\Omega</math> और मापने योग्य कार्य <math>g\colon \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}</math> है, तब <math>Y = g(X)</math> यादृच्छिक चर <math>\Omega</math> भी है, औसत अंकित के कार्यों की संरचना के पश्चात से क्लोजर (गणित) है। (चूँकि, यह आवश्यक नहीं है कि उचित हो यदि <math>g</math> [[Lebesgue मापने योग्य|लेबेस्ग्यू मापने योग्य]] है।{{Citation needed|date=October 2018}}) वही प्रक्रिया जिसने किसी को प्रायिकता स्थान से जाने की अनुमति दी थी <math>(\Omega, P) </math> को <math>(\mathbb{R}, dF_{X})</math> का वितरण <math>Y</math> प्राप्त करने के लिए उपयोग किया जा सकता है।
 === उदाहरण 1 ===
-होने देना <math>X</math> वास्तविक-मूल्यवान, निरंतर यादृच्छिक चर बनें और दें <math>Y = X^2</math>.
+माना <math>X</math> वास्तविक-मूल्यवान, निरंतर यादृच्छिक चर हो और <math>Y = X^2</math>
 :<math>F_Y(y) = \operatorname{P}(X^2 \le y).</math>
-अगर <math>y < 0</math>, तब <math>P(X^2 \leq y) = 0</math>, इसलिए
+यदि <math>y < 0</math>, तब <math>P(X^2 \leq y) = 0</math>, इसलिए
 :<math>F_Y(y) = 0\qquad\hbox{if}\quad y < 0.</math>
-अगर <math>y \geq 0</math>, तब
+यदि <math>y \geq 0</math>, तब
 :<math>\operatorname{P}(X^2 \le y) = \operatorname{P}(|X| \le \sqrt{y})
@@ Line 170: / Line 177: @@
 === उदाहरण 2 ===
-कल्पना करना <math>X</math> संचयी वितरण के साथ यादृच्छिक चर है
+कल्पना करें कि <math>X</math> संचयी वितरण के साथ यादृच्छिक चर है
 :<math> F_{X}(x) = P(X \leq x) = \frac{1}{(1 + e^{-x})^{\theta}}</math>
-कहाँ <math>\theta > 0</math> निश्चित पैरामीटर है। यादृच्छिक चर पर विचार करें <math> Y = \mathrm{log}(1 + e^{-X}).</math> तब,
+जहाँ, <math>\theta > 0</math> निश्चित पैरामीटर है। यादृच्छिक चर पर विचार करें <math> Y = \mathrm{log}(1 + e^{-X})</math> तब,
 :<math> F_{Y}(y) = P(Y \leq y) = P(\mathrm{log}(1 + e^{-X}) \leq y) = P(X \geq -\mathrm{log}(e^{y} - 1)).\,</math>
-अंतिम व्यंजक की गणना संचयी बंटन के रूप में की जा सकती है <math>X,</math> इसलिए
+अंतिम व्यंजक की गणना संचयी बंटन <math>X</math> के रूप में की जा सकती है, इसलिए
 :<math>
@@ Line 186: / Line 193: @@
 \end{align}
 </math>
-जो चरघातांकी बंटन का संचयी बंटन फलन (CDF) है।
+जो चरघातांकी बंटन का संचयी बंटन फलन (सीडीएफ) है।
 === उदाहरण 3 ===
-कल्पना करना <math>X</math> [[मानक सामान्य वितरण]] वाला यादृच्छिक चर है, जिसका घनत्व है
+कल्पना करें कि <math>X</math> [[मानक सामान्य वितरण|मानक सामान्य बंटन]] वाला यादृच्छिक चर है, जिसका घनत्व है:
 :<math> f_X(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-x^2/2}.</math>
-यादृच्छिक चर पर विचार करें <math> Y = X^2.</math> चर के परिवर्तन के लिए उपरोक्त सूत्र का उपयोग करके हम घनत्व पा सकते हैं:
+यादृच्छिक चर पर विचार करें <math> Y = X^2.</math> चर में परिवर्तन के लिए उपरोक्त सूत्र का उपयोग करके हम घनत्व पा सकते हैं:
 :<math>f_Y(y) = \sum_{i} f_X(g_{i}^{-1}(y)) \left| \frac{d g_{i}^{-1}(y)}{d y} \right|. </math>
-इस मामले में परिवर्तन मोनोटोनिक फलन नहीं है, क्योंकि प्रत्येक मान <math>Y</math> के दो संगत मान हैं <math>X</math> ( सकारात्मक और नकारात्मक)। चूँकि , समरूपता के कारण, दोनों आधे समान रूप से रूपांतरित होंगे, अर्थात,
+इस स्थिति में परिवर्तन मोनोटोनिक फलन नहीं है, क्योंकि प्रत्येक मान <math>Y</math> के दो संगत मान हैं <math>X</math> ( सकारात्मक और नकारात्मक)। चूँकि, समरूपता के कारण, दोनों आधे समान रूप से रूपांतरित होंगे, अर्थात,
 :<math>f_Y(y) = 2f_X(g^{-1}(y)) \left| \frac{d g^{-1}(y)}{d y} \right|.</math>
-उलटा परिवर्तन है
+विपरीत परिवर्तन है:
 :<math>x = g^{-1}(y) = \sqrt{y}</math>
-और इसका व्युत्पन्न है
+और इसका व्युत्पन्न है:
 :<math>\frac{d g^{-1}(y)}{d y} = \frac{1}{2\sqrt{y}} .</math>
 तब,
@@ Line 210: / Line 217: @@
 === उदाहरण 4 ===
-कल्पना करना <math>X</math> सामान्य बंटन वाला यादृच्छिक चर है, जिसका घनत्व है
+कल्पना करें कि <math>X</math> सामान्य बंटन वाला यादृच्छिक चर है, जिसका घनत्व है:
 :<math> f_X(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}}e^{-(x-\mu)^2/(2\sigma^2)}.</math>
-यादृच्छिक चर पर विचार करें <math> Y = X^2.</math> चर के परिवर्तन के लिए उपरोक्त सूत्र का उपयोग करके हम घनत्व पा सकते हैं:
+यादृच्छिक चर पर विचार करें <math> Y = X^2.</math> चर में परिवर्तन के लिए उपरोक्त सूत्र का उपयोग करके हम घनत्व पा सकते हैं:
 :<math>f_Y(y) = \sum_{i} f_X(g_{i}^{-1}(y)) \left| \frac{d g_{i}^{-1}(y)}{d y} \right|. </math>
-इस मामले में परिवर्तन दिष्ट नहीं है, क्योंकि प्रत्येक मान <math>Y</math> के दो संगत मान हैं <math>X</math> ( सकारात्मक और नकारात्मक)। पिछले उदाहरण से अलग, इस मामले में चूँकि , कोई समरूपता नहीं है और हमें दो अलग-अलग शब्दों की गणना करनी है:
+इस स्थिति में परिवर्तन दिष्ट नहीं है, क्योंकि प्रत्येक मान <math>Y</math> के दो संगत मान हैं <math>X</math> ( सकारात्मक और नकारात्मक)। पूर्व उदाहरण से भिन्न, इस स्थिति में, कोई समरूपता नहीं है और हमें दो भिन्न-भिन्न शब्दों की गणना करनी है:
 :<math>f_Y(y) = f_X(g_1^{-1}(y))\left|\frac{d g_1^{-1}(y)}{d y} \right| +f_X(g_2^{-1}(y))\left| \frac{d g_2^{-1}(y)}{d y} \right|.</math>
-उलटा परिवर्तन है
+विपरीत परिवर्तन है:
 :<math>x = g_{1,2}^{-1}(y) = \pm \sqrt{y}</math>
-और इसका व्युत्पन्न है
+और इसका व्युत्पन्न है:
 :<math>\frac{d g_{1,2}^{-1}(y)}{d y} = \pm \frac{1}{2\sqrt{y}} .</math>
 तब,
 :<math> f_Y(y) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}} \frac{1}{2\sqrt{y}} (e^{-(\sqrt{y}-\mu)^2/(2\sigma^2)}+e^{-(-\sqrt{y}-\mu)^2/(2\sigma^2)})  . </math>
-यह स्वतंत्रता की डिग्री (सांख्यिकी) के साथ [[गैर-केंद्रीय ची-वर्ग वितरण]] है।
+यह स्वतंत्रता की डिग्री (सांख्यिकी) के साथ [[गैर-केंद्रीय ची-वर्ग वितरण|अन्य-केंद्रीय ची-वर्ग वितरण]] है।
 == कुछ गुण ==
 * दो स्वतंत्र यादृच्छिक चरों के योग का प्रायिकता बंटन उनके प्रत्येक बंटन का [[कनवल्शन]] है।
-* संभाव्यता वितरण सदिश स्थान नहीं हैं - वे [[रैखिक संयोजन]]ों के तहत बंद नहीं हैं, क्योंकि ये गैर-नकारात्मकता या कुल अभिन्न 1 को संरक्षित नहीं करते हैं - लेकिन वे [[उत्तल संयोजन]] के तहत बंद हैं, इस प्रकार कार्यों के स्थान का [[उत्तल उपसमुच्चय]] बनाते हैं (या पैमाने)।
+* संभाव्यता वितरण सदिश स्थान नहीं हैं - वे [[रैखिक संयोजन|रैखिक संयोजनों]] के अंतर्गत बंद नहीं होते हैं, क्योंकि ये अन्य-नकारात्मकता या कुल अभिन्न 1 को संरक्षित नहीं करते हैं - किन्तु वे [[उत्तल संयोजन]] के अंतर्गत बंद होते हैं, इस प्रकार कार्यों (या उपायों) के स्थान का [[उत्तल उपसमुच्चय]] बनाते हैं।
 == यादृच्छिक चर की समानता ==
-कई अलग-अलग इंद्रियां हैं जिनमें यादृच्छिक चर को समतुल्य माना जा सकता है। दो यादृच्छिक चर बराबर हो सकते हैं, लगभग निश्चित रूप से बराबर या वितरण में बराबर हो सकते हैं।
+अनेक भिन्न-भिन्न इंद्रियां हैं जिनमें यादृच्छिक चर को समतुल्य माना जा सकता है। दो यादृच्छिक चर समान हो सकते हैं, लगभग निश्चित रूप से या वितरण में समान हो सकते हैं।
-सामर्थ्य के बढ़ते क्रम में, तुल्यता की इन धारणाओं की सटीक परिभाषा नीचे दी गई है।
+सामर्थ्य के बढ़ते क्रम में, तुल्यता की इन धारणाओं की त्रुटिहीन परिभाषा नीचे दी गई है।
 === वितरण में समानता ===
-यदि नमूना स्थान वास्तविक रेखा का उपसमुच्चय है, तो यादृच्छिक चर X और Y वितरण में समान हैं (निरूपित <math>X \stackrel{d}{=} Y</math>) यदि उनके समान वितरण कार्य हैं:
+यदि प्रारूप स्थान वास्तविक रेखा का उपसमुच्चय है, तो यादृच्छिक चर X और Y वितरण में समान हैं (निरूपित <math>X \stackrel{d}{=} Y</math>) यदि उनके समान वितरण कार्य हैं:
 :<math>\operatorname{P}(X \le x) = \operatorname{P}(Y \le x)\quad\text{for all }x.</math>
-वितरण में समान होने के लिए, यादृच्छिक चर को समान संभावना स्थान पर परिभाषित करने की आवश्यकता नहीं है। समान आघूर्ण जनक फलन वाले दो यादृच्छिक चरों का वितरण समान है। यह, उदाहरण के लिए, स्वतंत्र और समान रूप से वितरित यादृच्छिक चर | स्वतंत्र, समान रूप से वितरित (IID) यादृच्छिक चर के कुछ कार्यों की समानता की जाँच करने का उपयोगी तरीका प्रदान करता है। चूँकि , [[क्षण उत्पन्न करने वाला कार्य]] केवल उन वितरणों के लिए उपस्थित   होता है जिनमें परिभाषित लाप्लास परिवर्तन होता है।
+वितरण में समान होने के लिए, यादृच्छिक चर को समान संभावना स्थान पर परिभाषित करने की आवश्यकता नहीं है। समान आघूर्ण जनक फलन वाले दो यादृच्छिक चरों का वितरण समान है। यह, उदाहरण के लिए, स्वतंत्र और समान रूप से वितरित (आईआईडी) यादृच्छिक चर के कुछ कार्यों की समानता की परिक्षण करने की उपयोगी विधि प्रदान करता है। चूँकि, [[क्षण उत्पन्न करने वाला कार्य]] केवल उन वितरणों के लिए उपस्थित होता है जिनमें परिभाषित लाप्लास परिवर्तन होता है।
 === लगभग सुनिश्चित समानता ===
-दो यादृच्छिक चर X और Y [[लगभग निश्चित रूप से]] बराबर हैं (निरूपित <math>X \; \stackrel{\text{a.s.}}{=} \; Y</math>) अगर, और केवल अगर, उनके अलग होने की संभावना [[शून्य सेट]] है:
+दो यादृच्छिक चर X और Y [[लगभग निश्चित रूप से]] समान हैं (निरूपित <math>X \; \stackrel{\text{a.s.}}{=} \; Y</math>) यदि केवल उनके भिन्न होने की संभावना [[शून्य सेट|शून्य]] है:
 :<math>\operatorname{P}(X \neq Y) = 0.</math>
-संभाव्यता सिद्धांत में सभी व्यावहारिक उद्देश्यों के लिए, समानता की यह धारणा वास्तविक समानता जितनी ही मजबूत है। यह निम्न दूरी से संबंधित है:
+संभाव्यता सिद्धांत में सभी व्यावहारिक उद्देश्यों के लिए, यह धारणा वास्तविक समानता जितनी ही जटिल है। यह निम्न दूरी से संबंधित है:
 :<math>d_\infty(X,Y)=\operatorname{ess} \sup_\omega|X(\omega)-Y(\omega)|,</math>
-जहां एस एस सुपर माप सिद्धांत के अर्थ में आवश्यक सर्वोच्चता का प्रतिनिधित्व करता है।
+जहां "इएएसएस सुपर" माप सिद्धांत के अर्थ में आवश्यक सर्वोच्चता का प्रतिनिधित्व करता है।
 === समानता ===
-अंत में, दो यादृच्छिक चर X और Y समान हैं यदि वे उनके मापने योग्य स्थान पर कार्यों के बराबर हैं:
+अंत में, दो यादृच्छिक चर X और Y समान हैं यदि वे उनके मापने योग्य स्थान पर कार्यों के समान हैं:
 :<math>X(\omega)=Y(\omega)\qquad\hbox{for all }\omega.</math>
-यह धारणा सामान्यतः संभाव्यता सिद्धांत में सबसे कम उपयोगी है क्योंकि व्यवहार और सिद्धांत में, प्रयोग (संभावना सिद्धांत) के अंतर्निहित माप स्थान को शायद ही कभी स्पष्ट रूप से चित्रित किया जाता है या यहां तक कि लक्षण वर्णन भी किया जाता है।
+यह धारणा सामान्यतः संभाव्यता सिद्धांत में सबसे अल्प उपयोगी है क्योंकि व्यवहार और सिद्धांत में, प्रयोग (संभावना सिद्धांत) के अंतर्निहित माप स्थान को संभवतः कभी स्पष्ट रूप से चित्रित किया जाता है, यहां तक कि लक्षण वर्णन भी किया जाता है।
 == अभिसरण ==
-{{Main|Convergence of random variables}}
+{{Main|यादृच्छिक चर का अभिसरण
-गणितीय आँकड़ों में महत्वपूर्ण विषय में यादृच्छिक चर के कुछ [[अनुक्रम]]ों के लिए अभिसरण परिणाम प्राप्त करना सम्मिलित है; उदाहरण के लिए [[बड़ी संख्या का कानून]] और [[केंद्रीय सीमा प्रमेय]]।
+}}
+गणितीय आँकड़ों में महत्वपूर्ण विषय में यादृच्छिक चर के कुछ [[अनुक्रम|अनुक्रमों]] के लिए अभिसरण परिणाम प्राप्त करना सम्मिलित है; उदाहरण के लिए [[बड़ी संख्या का कानून|बड़ी संख्या का नियम]] और [[केंद्रीय सीमा प्रमेय]] है।
-विभिन्न इंद्रियां हैं जिनमें अनुक्रम है <math>X_n</math> यादृच्छिक चर के यादृच्छिक चर में अभिसरण कर सकते हैं <math>X</math>. इन्हें यादृच्छिक चरों के अभिसरण पर लेख में समझाया गया है।
+विभिन्न इंद्रियां जिनमें अनुक्रम है यादृच्छिक चर का <math>X_n</math> द्वारा <math>X</math> में परिवर्तित हो सकता है, इन्हें यादृच्छिक चरों के अभिसरण पर लेख में अध्ययन किया गया है।
 == यह भी देखें ==
 {{Portal|Mathematics}}
 {{Div col|colwidth=22em}}
-*[[Aleatoricism]]
+*[[अलटोरिसिस्म]]
 * [[यादृच्छिक चर]] का बीजगणित
 *घटना (संभावना सिद्धांत)
 * [[बहुभिन्नरूपी यादृच्छिक चर]]
 * [[जोड़ीदार स्वतंत्रता]]
-* नमूदार चर
+* प्रारूप चर
 * रैंडम कॉम्पैक्ट सेट
 * यादृच्छिक तत्व
@@ Line 284: / Line 292: @@
 * रैंडम वेक्टर
 *यादृच्छिकता
-*अनेक संभावनाओं में से चुनी हूई प्रक्रिया
+*अनेक संभावनाओं में से चयन की गई प्रक्रिया
-*[[संभाव्यता वितरण के बीच संबंध]]{{Div col end}}
+*[[संभाव्यता वितरण के मध्य संबंध]]{{Div col end}}
 ==संदर्भ==
@@ Line 312: / Line 320: @@
 {{Authority control}}
-{{DEFAULTSORT:Random Variable}}[[Category: सांख्यिकीय यादृच्छिकता]]
+{{DEFAULTSORT:Random Variable}}
-[[Category: Machine Translated Page]]
+[[Category:All articles with unsourced statements|Random Variable]]
-[[Category:Created On 21/03/2023]]
+[[Category:Articles with hatnote templates targeting a nonexistent page|Random Variable]]
+[[Category:Articles with unsourced statements from October 2018|Random Variable]]
+[[Category:CS1 British English-language sources (en-gb)]]
+[[Category:Collapse templates|Random Variable]]
+[[Category:Created On 21/03/2023|Random Variable]]
+[[Category:Lua-based templates|Random Variable]]
+[[Category:Machine Translated Page|Random Variable]]
+[[Category:Multi-column templates|Random Variable]]
+[[Category:Navigational boxes| ]]
+[[Category:Navigational boxes without horizontal lists|Random Variable]]
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