>>947
＜独り言＞タッグマッチ 乱入 5秒ルール
>>（要するに、あなた方の”確率変数”の理解が
>　トンチンカンの パッパラパー ｗ

気のせいかもしれないが
ご下問があった気がしたので・・（＾＾；

まず前振り
下記のサイコロ1個の場合の確率変数 Xについて
manabitimes.jp/math/910
高校数学の美しい物語
期待値と分散に関する公式一覧
更新 2021/03/07
（期待値，分散の定義）
X=xi となる確率が
pi であるような確率変数 X
を考えます。例えば，サイコロの場合
n=6,xi=i,pi=1/6(i=1,⋯ ,6) です。
(引用終り)

つまり
1）サイコロ1個の場合の確率変数 Xは、上記です
　平たく書くと
　xi=i,p(i)=1/6 (i=1,⋯ ,6)
　関数X：xi→ 1/6 (i=1,⋯ ,6) です
（関連で下記も 　ushitora.net/archives/906
　艮電算術研究所 【図解】確率変数と確率密度関数を正確に、そして直観的に理解する
（用語は非常に誤解しやすいのですが、この記事を読むことで、それぞれの正確な意味を押さえ、関連する性質や定理についての理解を早めることができるようになります。）
　確率変数：定義
　確率変数とは、確率論において、起こり得る事柄（事象）に割り当てられている数（通常、整数や実数など）を値として取る変数のことです。
　確率変数の例
　以下、実例を挙げながら、確率変数には離散確率変数と連続確率変数の２種類があることを説明します。
「サイコロの出目」について考えると、 x は
　x=1,2,3,4,5,6の６種類の値（事象）を取り得ます。
　このように、事象の数が有限な確率変数を離散確率変数といいます。）
　(引用終り)
（要するに、確率変数は 関数Xと考える場合が多いが
　まれに、確率分布を考えるときの横軸変数 x=1,2,3,4,5,6（サイコロの場合）とも言われる
　まずは、どちらもで 分かり易い方でご理解下さい）

2）上記は、サイコロ1個の場合です
　いま、前者の関数X説を採用します（大学確率論ではこちらで、大文字Xを使う）
　サイコロ2個の場合、X1,X2と書きます
　サイコロn個の場合、X1,X2,・・,Xnと書きます
　サイコロn+1個の場合、X1,X2,・・,Xn,Xn+1と書きます
　(帰納法で、nは自然数全体を渡ります)
　さらに、n→∞（可算無限）のときは>>7 重川一郎を引用した通りで、確率変数が適用可能です
　さらに、非可算無限も >>7 重川一郎のP47にある通り
　確率変数の族Xt で tは連続時間とできます

3）さて、箱入り無数目では、n列並べで ある一つの箱の確率が99/100ないし1-εになるという
　では、残り 可算無限個に置ける確率は？ それは、上記の重川の通りでしょうし
　箱入り無数目でも、しっぽでDまでの箱は開けたとして
　では、それより先頭1〜D-1番目までの未開封の箱の確率やいかに？
　それは、やはり重川の通りとなるべきで
　「確率変数が｛0,1,2・・,100｝に限れる論」だけでは、全くの片手落ちでしかないのです！ｗ ；ｐ）
以上 確率変数についての補足でした