1.5. плотность распределения (вероятностей) Первая производная, если она существует, функции распределения непрерывной случайной величины 
Примечание -  называется элементом вероятности 
|
1.6. функция распределения (вероятностей) масс Функция, дающая для каждого значения xi дискретной случайной величины Х вероятность pi того, что случайная величина равна хi: 
|
1.7. двумерная функция распределения Функция, дающая для любой пары значений х, у вероятность того, что случайная величина X будет меньше или равна х, а случайная величина Y - меньше или равна y: 
Примечание - Выражение в квадратных скобках означает пересечение событий Х ? х и Y ? у |
1.8. многомерная функция распределения Функция, дающая для любого набора значений х, у, ... вероятность того, что несколько случайных величин X, Y, ... будут меньше или равны соответствующим значениям х, у, ...: 
|
1.9. маргинальное распределение (вероятностей) Распределение вероятностей подмножества k1 из множества k случайных величин, при этом остальные (k - k1) случайные величины принимают любые значения в соответствующих множествах возможных значений. Примечание - Для распределения вероятностей трех случайных величин X, Y, Z существуют: - три двумерных маргинальных распределения, т.е. распределения пар (X, Y), (X, Z), (Y, Z); - три одномерных маргинальных распределения, т.е. распределения X, Y и Z. |
1.10. условное распределение (вероятностей) Распределение подмножества k1 < k случайных величин из распределения случайных величин, когда остальные (k - k1) случайные величины принимают постоянные значения. Примечание - Для распределения вероятностей двух случайных величин X, Y существуют: - условные распределения X: некоторое конкретное распределение представляют как «распределение X при Y = y»; - условные распределения Y: некоторое конкретное распределение представляют как «распределение Y при Х = х». |
1.11. независимость (случайных величин) Две случайные величины Х и Y независимы, если их функции распределения представлены как 
где F (х, ?) = G (х) и F (?, у) = Н (у) - маргинальные функции распределения X и Y, соответственно, для всех пар (х, у). Примечания: 1. Для непрерывной независимой случайной величины ее плотность распределения, если она существует, выражают как 
где g (x) и h (у) - маргинальные плотности распределения Х и Y, соответственно, для всех пар (х, у). Для дискретной независимой случайной величины ее вероятности выражают как 
для всех пар (xi, уj). 2. Два события независимы, если вероятность того, что они оба произойдут, равна произведению вероятностей этих двух событий. |