stochastic.

確率に従う揺らぎを、仕組みの一部として扱う。

stochasticは「結果が一つに定まらず、確率的な変動を含む」こと。統計・金融・機械学習では単なる偶然ではなく、確率分布や過程を明示して分析する。

注意：「適当に」「まったく予想不可能」と同義ではない。確率モデルには規則性や推定可能な特徴がある。

確率で振る舞いを表すモデルや過程を修飾する。ある結果が必ず起きると決めず、複数の起こり得る結果を確率として扱う。

stochasticとrandom：モデル化した揺らぎと日常的な無作為の違い

比較のポイント：モデル化した揺らぎと日常的な無作為の違い

モデル化した揺らぎと日常的な無作為の違い

違い：stochasticは分析するモデルの性質を指し、randomは選択の無作為性を指す。

言い換え：専門的な確率モデルの説明でrandomに替えると、モデル化の含みが弱まる。

ギリシャ語の「推測する・狙いを定める」に由来。現代の統計学的な意味は後から発達した。

• 「一本の未来を決め打ちせず、あり得る未来に確率を付ける」と覚える。

stochasticは確率モデルを伴う変動。randomは一般的な「無作為」で、専門的なモデル化を必ずしも示さない。