>>5
つづき

（参考）
https://www.math.kyoto-u.ac.jp/~ichiro/lectures/2013bpr.pdf
確率論基礎
重川 一郎
平成 26年 8月
P47
第 4章 ランダム・ウォーク
定義 1.1 時間 t∈T をパラメーターとして持つ確率変数の族 (Xt) を確率過程という．
として ,[0,∞）,Z+={0,1,2,・・・} などがよく使われる．,[0,∞） のとき連続時間，Z+のとき，離散時間という。
以下では Z+の場合のみを扱う．この場合は t の代わりに nを用いる。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%8B%AC%E7%AB%8B%E5%90%8C%E5%88%86%E5%B8%83
独立同分布（どくりつどうぶんぷ、英: independent and identically distributed; IID, i.i.d., iid）
確率変数の列やその他の系が、それぞれの確率変数が他の確率変数と同じ確率分布を持ち、かつ、それぞれ互いに独立している場合をいう[1]。

例
・公正または不正なサイコロの出目の列はIIDである。
・公正または不正なコイントスの結果の列はIIDである。

一般化
確率変数がIIDであるという仮定の下で証明された多くの結果は、より弱い分布仮定の下でも真であることが示されている。

ホワイトノイズ
ホワイトノイズは、IIDの単純な例である。

https://en.wikipedia.org/wiki/White_noise
White noise
Depending on the context, one may also require that the samples be independent and have identical probability distribution (in other words independent and identically distributed random variables are the simplest representation of white noise).[3]
(引用終り)
以上