>>842
>箱入り無数目のトリックは、札付きの定理と同じように見せかけるミスディレクション
>実際、箱入り無数目問題を紹介した時枝正も、このミスディレクションにひっかかった

まずお礼
吉田大学 札付きの定理のご紹介ありがとう。大変役に立った >>394

>>815
さて
確率変数に戻る
（高校）[数B] たにぐち授業ちゃんねる：
「Xを1つ決めると確率が 定まるこの Xを確率変数という風に 言います」
つまり、高校レベルでは、確率分布の横軸のこと
アクチュアリー&データサイエンス総合情報チャンネル も、ほぼ同様の説明です
確率分布の横軸のことだという

一方、重川>>815(>>792)や、KOLMOGOROV 1933 >>854 では、確率変数は (確率分布の一歩手前の)関数で
確率変数(＝関数)を、P(Ω)＝1 に正規化して 確率分布を作る（Ωは全事象） 2段階の説明をしている

どちらも、それなりの説明だが
前者は、確率が成り立つことを大前提として 確率変数を説明している
後者は、なにを確率現象として測度論で扱えるかの根本から 確率変数を説明している
のが、その違いだ

さて、卑近な例で説明すると
箱が二つある
一つ開けると、5と書いた紙がある
説明を聞くと、サイコロを一つ転がして出た目を入れたという
まだ開けていない箱の数は？ 確率論からは どの数を唱えても確率1/6

別に、サイコロを二つ転がして出た目の合計を入れたと言われたら？
場合の数は、36通りで 5となるのは 1と4、2と3の2通りの倍で4通り
まだ開けていない箱の数は？ 確率論からは 当然7が場合の数で一番多くなり 6/36だ
繰り返すが、おなじ「5」でも、背景の確率現象が違うと、意味が異なるってことだ（確率変数の考え）

さて、吉田大学 札付きの定理の決定番号 「n1,n2は確率変数になっていない」>>815の意図は
もし、n1,n2がある有限M以下からなる確率分布であったり、-∞〜+∞でも正規分布に従うのであれば（例えば平均mや標準偏差σを持つ）
「n1,n2は確率変数で扱える」のだが
しかし、自然数N全体(M→+∞に発散など）で P(Ω)→+∞では、コルモゴロフの確率論では扱えないのです
”コルモゴロフの確率論では扱えない”なら どうする？ 普通は、「確率としては扱えない！」のだ
だから ”「どちらかが大きくなる確率を求めるのは成り立たない」となる
吉田大学 札付きの定理）6では「”ランダムに選んだ自然数のどちらが大きいか？”みたいなに結局なっちゃう」となる
そういう結論だ。よく書けている。さすが 吉田大学プロ数学者監修のマンガだ （＾＾