>>53-54

1．先に、”確率変数”が一つの場合を説明した
2．次に、”確率変数”が二つで、独立の場合を考えると、下記だ
3．同様に、”確率変数”がｎ個で、独立の場合も考えることができる（下記）
4．そして、iid(独立同分布)で、サイコロを使って、箱にサイコロを入れると、どの箱も確率変数が一つの場合と同様に、1〜6の目が出る確率は1/6である
5．かつ、箱に入れたサイコロがクルクル回転するはずもなく、もともと入れたサイコロに外から力を加えなければ、変化するはずもなく従って”固定”など無意味
6．確率変数Xは、定義は>>53-54 >>57の通りです。クルクル変わる変数ではない。従って”固定”など無意味です

（参考）
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%8B%AC%E7%AB%8B_(%E7%A2%BA%E7%8E%87%E8%AB%96)
独立 (確率論)

確率変数の独立
まず基本となる、2つの確率変数が独立であることの定義を述べる[5]。2つの確率変数 X と Y が独立であるとは、任意の実数 a, b に対して
P(X<a,Y<b)=P(X<a)P(Y<b)} P(X<a,Y<b)=P(X<a)P(Y<b)}
が成り立つことである。
一般に、（共通の確率空間上の実）確率変数の族 { Xλ | λ ∈ Λ} が独立であるとは、任意の実数 aλ に対して、事象の族
{{Xλ<aλ}｜ λ ∈ Λ }
が独立であることをいう[7]。つまり、任意の実数 aλ と添字集合 Λ の任意の有限部分族 {λ1, …, λn} に対して
P(Xλ1<aλ1,Xλ2<aλ2,・・・ ,Xn<an)=P(Xλ1<aλ2)P(Xλ2<aλ1)・・・ P(Xn<an)
が成り立つことをいう。