المتغير هو رمز يعمل على الوظائف والصيغ والخوارزميات ومقترحات الرياضيات والإحصاء. وفقا لخصائصها ، يتم تصنيف المتغيرات بشكل مختلف.

* مجموعة جميع الأحداث العشوائية. يسمى الزوج المكون من هذا المكون والسابق السابق مساحة القياس ؛

* أخيرًا ، مقياس الاحتمال الذي يحدد احتمالية حدوث كل حدث والذي يعمل على التحقق من استيفاء مسلسلات كولموغوروف .

ملخصات كولموغوروف تم تلخيصها أدناه: التأكد من أن مساحة العينة معروضة في التجربة العشوائية. لتحديد احتمال وقوع حدث ، يتم تعيين رقم بين 0 و 1 ؛ إذا واجهنا أحداثًا متنافية ، فإن مجموع احتمالاتها يساوي احتمال حدوث أحدها. أما الأحداث أو الأحداث المنفصلة المتبادلة ، من الناحية الأخرى ، فهي الأحداث التي لا يمكن أن تحدث في الوقت نفسه.

والمتغيرات العشوائية المنفصلة هي تلك التي يتكون نطاقها من عدد محدود من العناصر أو يمكن إدراج عناصرها بالتسلسل. لنفترض أن الشخص يلقي النرد ثلاث مرات: النتائج هي متغيرات عشوائية منفصلة ، حيث يمكن الحصول على القيم من 1 إلى 6 .

وبدلاً من ذلك ، يرتبط المتغير العشوائي المستمر بمسار أو نطاق يشمل ، من الناحية النظرية ، مجموع الأرقام الحقيقية ، على الرغم من أنه لا يمكن الوصول إلا إلى قدر معين من القيم (مثل ارتفاع مجموعة من الأشخاص).

كما يستخدم هذا المفهوم في البرمجة ، حيث توجد قيود واضحة لمجموعة من العناصر المحتملة ، لأن هذا يعتمد على الذاكرة ، والتي هي محدودة. فكلما كبرت المساحة المتاحة لتوزيع الاحتمالات والتعقد الذي قد يكون للأحداث ، كلما كانت المحاكاة أكثر واقعية. أحد المجالات التي قد يكون فيها المتغير العشوائي مفيدًا هو حركة الشخصيات في الوقت الفعلي ، حيث يهدف النموذج في ثلاثة أبعاد إلى التفاعل والارتباط بالبيئة بطريقة واقعية بينما يتم التحكم فيها بواسطة كائن بشري.