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2 つの事象 A, B について、B が起きたという情報を得ても A の確率が変わらない関係。数学的には P(A ∩ B) = P(A) P(B) または同値に P(A|B) = P(A) で定義する。排反性とは正反対の概念。

データを小さい順に並べたとき真ん中に位置する値。順位だけを見るため、外れ値が何倍に動いても順位が変わらない限り中央値は動かない。

確率変数が取りうる各値に、その確率を重みとして掛けて足し合わせた値。長期的に試行を繰り返したときの観測平均の収束先を表す。離散型では値と確率の積の総和、連続型では密度関数による積分で定義される。

試行を行う前の段階では値が定まっておらず、試行を行うと確率分布に従って値が一つ定まる量。慣習として変数本体は大文字、試行後に観測された具体的な値（実現値）は小文字で書き分ける。

確率変数の和と定数倍について期待値演算子が素通りする性質。E[aX+b]=aE[X]+b および E[X+Y]=E[X]+E[Y] が独立性を要求せずに成り立つ。

同時分布から特定の変数を足し合わせて消したあとに残る、ある変数単独の確率。ベイズの定理の分母（evidence）として現れる。

確率変数 X が試行を実行した結果として実際に観測された具体的な数値 x のこと。試行前の「値が定まっていない箱」が X、試行後に箱から出てきた「具体的な数」が x。

他のデータ点から大きく離れた値。平均など順位を見ない指標を強く歪める一方、中央値や順序統計量は外れ値に対してロバスト。