結果 (確率論)

多くある（または無数にあることもある）結果たちを条件によって分け、確率をもつ（と考えられる）集合のことを「事象」と呼ぶ。ホップの拡張定理より、事象空間は完全加法族であることを仮定する^[3]。

1つだけの結果からなる事象を根元事象という。試行の結果全体からなる集合を、その試行の標本空間という。1つの結果は、様々な事象の要素になる^[4]。

標本空間が高々可算集合の場合、標本空間の部分集合は事象である（つまり、標本空間の冪集合の全ての要素は、事象として定義される）。標本空間が非可算集合の場合、非可測集合である事象に対しては確率が定義できない。このような集合は事象から除いて考える。

標本空間が高々可算集合（離散確率分布）の場合は、結果のそれぞれに、0〜1の確率が考えられる。標本空間が非可算集合（連続確率分布など）の場合は、1つの結果の確率はふつう全て 0 であり、結果の集合である事象の確率を考えることに意味がある。

一部の混合分布（英語版）には、連続的な結果の分布といくつかの離散的な結果の両方が含まれる。そのような分布における離散的な結果はアトム (atom) と呼ばれ、0 ではない確率を持つ可能性がある^[5]。

確率空間には、試行の結果全てが互いに等確率であるもの（等確率空間）とそうでないもの（非等確率空間）がある。特に、結果が無数にある場合は非等確率空間である。

例えば、コイントスの場合、コインが表裏で全く歪みがない形（公正なコイン）と仮定すると、結果の表と裏は同じ確率で発生すると考えられる。このように、結果の確からしさが互いに等しいことを、「同様に確からしい」(equally likely) という。

一般的に、運が左右するゲーム（英語版）において使用されるランダム化ツール（例えばサイコロ、切ったトランプ、ルーレット、くじなど）は、全ての結果が同様に確からしいことが暗黙に仮定されている^[6]。形の非対称性を考慮したり、意図的に、等確率性から逸脱するような仕掛けをする（例えばカードに印をつける（英語版）、重心が偏った不正なサイコロを使用するなど）と、等確率でなくなる。

連続型確率変数をはじめ、現実のほとんどの例は、同様に確からしくない。

例えば、画鋲を投げる試行において、ピンの状態が上向きか下向きかは、画鋲の形が対称でないことから、同様に確からしくない。