確率と統計は不完全な，または簡略されたモデル等のさまざまなソースから不確定要素をモデル化するのに使われる．また，問題となる系の集合や全体の動作についての役立つモデルを構築することができる．このようなモデルは今日，科学，テクノロジー，ビジネス等の分野に渡って広く使用されている． Wolfram言語は確率変数と確率過程のモデルに記号的な分布と過程を使用する．モデルはデータから自動的に計算したり，組込みの分布と過程の豊かなライブラリから解析的に構築したりできる．モデルはシミュレーションしたり，さまざまな問題に直接答えるのに使用できる．

Probability — 述語の確率を計算する

Expectation — 式の期待値を計算する

NProbability  ▪  NExpectation  ▪  Distributed ()  ▪  Conditioned ()

確率変数 »

RandomVariate — 分布からランダムな変量を生成する

EstimatedDistribution — データからパラメトリック分布または派生分布を推定する

DistributionFitTest — データと分布がいかによくフィットしているかを検証する

PDF  ▪  CDF  ▪  Mean  ▪  Variance  ▪  Around

分布

NormalDistribution — パラメトリック分布 ...

SmoothKernelDistribution — ノンパラメトリック分布 ...

TransformedDistribution — 派生分布 ...

確率過程 »

RandomFunction — 確率過程のシミュレーションを行う

TemporalData — 1つまたは複数の時系列データを表す

EstimatedProcess — データ集合から過程の母数を推定する

SliceDistribution  ▪  Mean  ▪  CovarianceFunction

過程

PoissonProcess — パラメトリック過程 ...

ARMAProcess — 時系列過程 ...

ItoProcess — 確率微分方程式過程 ...

空間点過程と空間統計 »

RandomPointConfiguration —ランダム点過程のシミュレーションを行う

SpatialPointData — 注釈付き空間点データ

EstimatedPointProcess — データから点過程を推定する

PointDensity  ▪  RipleyK  ▪  SpatialRandomnessTest  ▪  ...

点過程 »

PoissonPointProcess  ▪  HardcorePointProcess  ▪  MaternPointProcess  ▪  ...

生存率分析 »

EventData — 打切りデータ，切断データを表す

Median  ▪  SurvivalModelFit  ▪  CoxModelFit

信頼性解析 »

ReliabilityDistribution — 信頼性ブロック図ベースの寿命分布

FailureDistribution  ▪  BirnbaumImportance