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>確率変数の無限族
>X1，X2，X3，…

いま、下記の株価と札付きのサイコロの目と 2例を考える
1）株価の場合 ルールは一つだけ残して 他の箱を開けて良いとして
　まず 先頭の幾つかをあける。株価で1円単位とすると 例えば下記ソニーで 3234 ・・・と出る
　次に、かなり離れた 後のしっぽを全部開けると 2000代とか3000代の整数が分る
　そこから 先頭側としっぽ側とで 狭めていって 先頭からD番目を残して 前後を開ける
　もし、「株価かな？」と見当がつけば、ブラック–ショールズ方程式に乗せてみる
　それ以外には、統計処理で平均値を出したり 標準偏差を計算したりもありだ
　そして D番目を推察するのだ
2）次に サイコロの目も同様。先頭の幾つかをあけ、かなり離れた 後のしっぽを全部開ける
　すると、1〜6の数がランダムに入っているのが分る
　そこから 統計処理で平均値を出したり 標準偏差を計算したりで
　D番目の 前後の数も見て 最後にD番目の推定値を決める

時枝：”箱に任意の実数を入れてた 当てよ！”？
それ ムリｗ （＾＾

(参考)
https://finance.yahoo.co.jp/quote/6758.T
ソニーグループ(株)【6758.T】 3234円

(引用開始)　>>331より
b)確率過程の有名な例が ブラック–ショールズ方程式 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%96%E3%83%A9%E3%83%83%E3%82%AF%E2%80%93%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%BC%E3%83%AB%E3%82%BA%E6%96%B9%E7%A8%8B%E5%BC%8F
（ブラックとショールズ自身によってブラック–ショールズ方程式の実用性、データに対する当てはまりの良さが検証されたことで、ブラック–ショールズ方程式は不動の地位を確立した[11]。1997年のノーベル経済学賞はショールズとマートンに授与された
ブラック–ショールズモデルとは、1種類の配当のない株と1種類の債券の2つが存在する証券市場のモデルである。さらに連続的な取引が可能で、市場は完全市場であることを仮定している。
Wt は標準ウィーナー過程であり、σ, μ は定数で、σ はボラティリティ、μ はドリフト（英語版）[注 5]である。よって株価は幾何ブラウン運動で表される）
c)株価は自然現象ではなく 人間の行う取引だが 確率過程の幾何ブラウン運動モデルが適合する
　ここに、伊藤清先生の理論が使われた https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BC%8A%E8%97%A4%E6%B8%85
(引用終り)