>>709
>無限個の確率変数？　そんなものを考えるのは🐎🦌

下記重川を百回音読してね
”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．
T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．”

数学者が 公理的確率論を考える理由の一つがこれ
即ち、”確率変数の族(Xt) 確率過程
T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．”

連続無限、可算無限の
どちらもあり！ｗ （＾＾

　>>10より
https://www.math.kyoto-u.ac.jp/~ichiro/index_j.html
重川一郎
https://www.math.kyoto-u.ac.jp/~ichiro/lectures/2013bpr.pdf
2013年度前期 確率論基礎
Ｐ7
確率空間例サイコロ投げの場合
確率空間として次のものを準備すればよい．
Ω＝{1,2,・・・,6}^N∋ω＝{ω1,ω2,・・・}
ωnは1,2,・・・,6のいずれかで，n回目に出た目を表す．
確率はη1,η2,・・・ηnを与えて
P(ω1=η1,ω2=η2,・・・ωn=ηn)＝(1/6)^n
と定めればよい．これが実際にσ-加法的に拡張できることは明らかではないが，Kolmogorovの拡張定理と呼ばれる定理により証明できる．
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．
T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．