Ang isang variable ay isang simbolo na kumikilos sa mga pag-andar, formula, algorithm, at mga panukala sa matematika at istatistika. Ayon sa kanilang mga katangian, ang mga variable ay naiuri na naiiba.
Ang variable (o stochastic ) variable ay ang pag- andar na nagtatalaga ng mga posibleng kaganapan sa mga tunay na numero (figure), na ang mga halaga ay sinusukat sa randomized na mga eksperimento. Ang mga posibleng halaga na ito ay kumakatawan sa mga resulta ng mga eksperimento na hindi pa isinasagawa o hindi tiyak na halaga.
Dapat pansinin na ang mga randomized na eksperimento ay ang mga iyon, na binuo sa ilalim ng parehong mga kondisyon, ay maaaring mag-alok ng iba't ibang mga resulta. Magtapon ng barya sa hangin upang makita kung ito ay dumating up ng kara o krus ay isang eksperimento ng ganitong uri.
Ang random variable, sa madaling salita, ay nagbibigay ng isang paglalarawan ng posibilidad na ang ilang mga halaga ay pinagtibay. Hindi ito tiyak na alam kung ano ang halaga ng variable na aangkin kapag natutukoy o sinusukat, ngunit posible na malaman kung paano ipinamamahagi ang mga probabilidad na nauugnay sa mga posibleng halaga. Ang posibilidad ay nakakaapekto sa pamamahagi na ito.
Kilala ito bilang isang pamamahagi ng posibilidad, sa loob ng saklaw ng posibilidad at mga istatistika, isang pagpapaandar na nagbibigay ng bawat isa sa mga kaganapan na tinukoy sa isang random na variable ng isang halaga na nagpapahiwatig kung gaano malamang ang kaganapan na kinakatawan nito ay magaganap. Upang tukuyin ito, nagsisimula kami mula sa hanay ng lahat ng mga kaganapan, ang bawat isa sa kanila ay ang saklaw ng variable na pinag-uusapan.
Mula sa pormal na pananaw sa teoretikal, ang mga random variable ay mga function na tinukoy sa isang puwang ng posibilidad (tinatawag ding probabilistic space ), isang konsepto sa matematika na modelo ng isang tiyak na random na eksperimento. Karaniwan, ang isang puwang ng posibilidad ay may mga sumusunod na tatlong sangkap:
* Una, isang set na tinatawag na sample space , na pinagsasama-sama ang lahat ng mga posibleng resulta ng eksperimento, na kilala bilang mga pangunahing kaganapan ;
* Sa wakas, ang isang panukalang probabilidad na tumutukoy sa posibilidad na maganap ang bawat kaganapan at nagsisilbi upang mapatunayan na ang mga axiom ng Kolmogórov ay natutupad.
Ang mga axiom ng Kolmogórov ay buod sa ibaba: ang katiyakan na ang sample space ay naroroon sa random na eksperimento; Upang matukoy ang posibilidad ng isang kaganapan, ang isang numero sa pagitan ng 0 at 1 ay itinalaga; Kung nahaharap tayo sa magkakaibang eksklusibong mga kaganapan, kung gayon ang kabuuan ng kanilang mga posibilidad ay katumbas ng posibilidad na maganap ang isa sa kanila. Ang magkakaugnay na mga kaganapan o kaganapan, sa kabilang banda, ay ang hindi maaaring maganap sa isang kontemporaryong paraan.
Ang discrete random variable ay ang mga na ang ranggo ay nabuo ng isang may hangganang bilang ng mga elemento o ang kanilang mga sangkap ay maaaring nakalista nang sunud-sunod. Ipagpalagay na ang isang tao ay gumulong ng isang kamatayan nang tatlong beses: ang mga resulta ay discrete random variable, dahil ang mga halaga mula 1 hanggang 6 ay maaaring makuha.
Sa halip, ang patuloy na random variable ay naka-link sa isang landas o saklaw na sumasaklaw, sa teorya, lahat ng mga tunay na numero, kahit na ang isang tiyak na bilang ng mga halaga ay maa-access (tulad ng taas ng isang pangkat ng mga tao).
Ang konsepto na ito ay ginagamit din sa programming, kung saan may malinaw na limitasyon para sa saklaw ng mga posibleng elemento, dahil ito ay nakasalalay sa memorya, na may hangganan. Ang mas malaki ang puwang na magagamit para sa pamamahagi ng posibilidad at ang pagiging kumplikado ng mga kaganapan, magiging mas makatotohanang ang kunwa. Ang isa sa mga lugar kung saan maaaring maging kapaki-pakinabang ang random variable ay ang animation ng mga character sa real time, kung saan ang isang three-dimensional na modelo ay inilaan upang gumanti at maiugnay sa kapaligiran sa isang makatotohanang paraan habang kinokontrol ng isang tao.