เซตอันยิ่งใหญ่ของผลลัพธ์ ($S$)
ต้องกำหนดเซตตัวอย่างไว้โดยให้ทุกครั้งที่ทำการทดลอง จะต้องได้ผลลัพธ์ หนึ่งเดียวเท่านั้น ผลลัพธ์ $\omega \in S$ เราแยกประเภทโครงสร้างของ $S$ ตามการออกแบบการทดลอง:
- แบบที่เป็นจำนวนจำกัด (เชิงทบตัว): การโยนเหรียญหรือระบุเพศของเด็ก ตัวอย่างที่ 1: สำหรับทารกใหม่กำเนิด $S = \{g, b\}$
- แบบที่ไม่จำกัด (นับได้): การนับจำนวนครั้งที่ใช้ในการประสบความสำเร็จในงานหนึ่ง
- แบบต่อเนื่อง: การวัดอายุการใช้งานของชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์ $S = \{x: 0 \le x < \infty\}$
การกำหนดเหตุการณ์ ($E$)
เหตุการณ์ เหตุการณ์ คือเพียงแค่ซับเซตของเซตตัวอย่าง ($E \subseteq S$) เหตุการณ์ถือว่า "เกิดขึ้น" หากผลลัพธ์ที่แท้จริงจากการทดลองเป็นสมาชิกของ $E$ ตัวอย่างเช่น หาก $S$ เป็นเซตของผลลัพธ์จากการโยนลูกเต๋าสองลูก เหตุการณ์ "ผลรวมเป็น 7" ก็จะเป็นซับเซตเฉพาะของคู่ลำดับ
ตัวอย่างที่ 2: ในการแข่งม้าที่มีผู้เข้าร่วม 7 คน $S$ แทนทุกการจัดเรียง $7!$ (ลำดับการจบ 5,040 แบบที่เป็นไปได้) ที่นี่ $S = \{\text{การจัดเรียงทั้งหมด } 7! \text{ ของ } (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)\}$
ตัวอย่างที่ 3: การพลิกเหรียญ 2 เหรียญ ได้ผลลัพธ์ 4 จุด: $S = \{(H, H), (H, T), (T, H), (T, T)\}$
ตัวอย่างที่ 4: การโยนลูกเต๋า 2 ลูก ได้กริดขนาด 6×6 ที่มีจุดที่แตกต่างกัน 36 จุด: $S = \{(i, j): i, j = 1, 2, 3, 4, 5, 6\}$
ความละเอียดเชิงวิธีการ: การแทนที่
โครงสร้างของ $S$ ได้รับผลกระทบอย่างมากจากวิธีการสุ่มตัวอย่าง:
- การสุ่มตัวอย่างพร้อมการแทนที่: ชุดของตัวเลือกที่มีอยู่จะคงที่ตลอดการทดลอง (ตัวอย่างเช่น การหยิบไพ่ บันทึกผลแล้วใส่กลับคืน)
- การสุ่มตัวอย่างโดยไม่แทนที่: แต่ละครั้งที่เลือกจะเปลี่ยนแปลงชุดผลลัพธ์ที่ตามมา (ตัวอย่างเช่น การแจกไพ่โป๊กเกอร์)