確率変数
統計学における基本として、確率変数がとる値は実数であり、従って期待値や分散その他の値を計算することができる。しかし、実数以外の要素を値としてとる確率変数も考えられる。値として取る要素としては、ブール変数、カテゴリカル変数(英語版)、複素数ベクトル、ベクトル、行列、数列、樹形図、コンパクト集合、図形、多様体、関数等が考えられる。確率要素という用語はこれら全ての概念を指し示す。
もう1つの拡張は確率過程、すなわち時間や空間などで添字付けられた添字付き確率変数である。
このような、より一般化された概念は計算機科学や自然言語処理といった非数的要素を扱う分野で特に有用である。これらの確率要素は実数値の確率変数(主に乱数ベクトル)として取り扱えることが多い。
下記に実例を上げる。
「ランダムな単語」は語彙集合の中で整数を添字としてパラメータ化することができる。あるいは、単語に対応する特定のベクトル要素一つのみが1で他の全ての要素が0であるような指示ベクトルとして、表現し得る。
「ランダムな文章」はランダムな単語のベクトルとしてパラメータ化することができる。
数学において V 本の辺を持つ「ランダムなグラフ」は、N次正方行列を用いて各辺の重みならびに辺以外での値を0として表すことができる。(グラフに重み付けがない場合、辺の値は1とする)
要素の数値化は、非数的な独立した確率要素を扱う際の必須操作ではない。
標本空間が実数直線の部分集合の場合、確率変数 X と Y の分布が等しいとは( X = d Y {\displaystyle X\;{\stackrel {d}{=}}\;Y} と表記する)下記のように同じ分布関数を持つことである。
P  ( X ≤ x ) = P  ( Y ≤ x ) for all x . {\displaystyle \operatorname {P} (X\leq x)=\operatorname {P} (Y\leq x)\quad {\hbox{for all}}\quad x.}
2つの確率変数は同じ積率母関数を持つ時に同じ分布になる。この事実は、例えば独立同一分布の確率変数による複数の異なった関数が同じ分布になるかどうかを調べるための便利な方法を提供する。しかしながら、積率母関数が存在するのは、ラプラス変換が定義される分布関数に対してのみである。