相同固定條件下，產生的結果不盡相同，這個結果集合量化以後，就是一個隨機變量。
比如說，龍生九子，各不相同，相同條件：龍，結果：生的9個孩子不一樣，雖然都是同一個人生的，但是每個人不一樣。再比如，拋硬幣，結果可能正面，可能反面。相同固定條件：拋硬幣，結果：有的是正面，有的是反面。再比如下圖，頭條號的每天淨增關注人數，有時候一天淨增700人，有的一天30人，有的一天6人，不盡相同。
再比如，做企業的，今年營收1000w，去年營收2000w，明年營收1500w。再比如，你吃飯，這頓飯吃了1斤，那頓飯8兩，那頓飯9.2兩...。
一個相同的條件因下，結果不盡相同，但是，每個可能結果出現的概率固定，（當然概率一般0-1之間）這樣的現象是存在的，我們就稱之為隨機變量。與之相反的是必然變量，比如，地球上，從10樓跳下去必死，一個大氣壓下，水到100攝氏度，必沸騰，上班每個月必給你發某個固定數額的工資，這個底薪工資每個月100%必然性發生。這些就是必然事件，必然變量。
概率事件，隨機變量，現實中比比皆是，有人說，隨機變量的存在性是因為信息的不完全，如果把所有的信息條件都找到，那麼結果就是必然，這個說法是錯誤的。一方面，隨機變量是基於某個固定條件的，或者某一組固定條件的，所以這個說法本身就不對。另外，即便我們只是去從結果來定義隨機變量，有些事件的發生，其實，即便你把所有條件都找到，它依然是一個隨機變量。
隨機事件和必然事件，在現實中都是存在的，如果對一個本身是一個隨機變量的事情，非得執著的去100%預測，那是愚蠢的，非常愚昧的。比如，我必須去找到一個100%的預測方法，預測一下下一期彩票開獎號碼，這是愚蠢的，彩票是一個隨機變量，無法100%預測某個特定的結果，即便你預測（猜測）對了，那也僅僅只是一個巧合，概率上的巧合。比如，你非得找一個方法，做到每次100%必然性預測拋硬幣哪一面朝上，一樣是愚蠢的，因為無法100%預測。為什麼？因為它本身是一個隨機變量，隨機變量的世界觀，我們也講過，世界觀決定方法論，既然本身就是不可100%出現某個具體結果的世界觀，那如何能夠構築一個每次必然性預測結果的方法論呢？這是矛盾的，所以不可找到的。但是，我們可以預測每個結果每次出現的概率大小。看到彩票店很多人每天都在精心預測一等獎開獎號碼，如果明白了這個道理，也就不會這樣了。本身，比如雙色球，500w中獎率計算一下是1/1800W，一注彩票2塊錢，需要花3600w才中到一個500w。一個人要中到500w得先花3600w，淨虧2900w，愚蠢。當然，美1800w會有一個幸運兒，可能一買中了，但是1800w中出一個，不是你。很多的事情，無非就是運氣的問題，巧合的問題，偶然的問題。偶然的事件，是很多的。比如，文章本天成，妙手偶得之，有時候一篇好文章，是偶然獲得，不是必然出來的，我深有感觸。
也就是說，當我們面對一個隨機變量的時候，不要再去指望每次結果完全一樣，而是要考慮到所有可能的結果以及發生的概率大小，然後整體應對。因為一個隨機變量，它每次發生哪個結果不一定，但是所有可能結果既定，而且每個結果發生的概率固定。比如某個省份，試卷難度相當情況下，每年高考700分以上上清華的固定10來個人，統計過去10年數據看一下，比較穩定。比如人的身高，統計過去幾百年數據看一下，整體比較穩定服從正態分佈。隨機變量服從的是某個統計規律性，具備整體的穩定性，個體的偶然性。我們需要意識到和認識清楚這類事件，需要具備隨機變量的概念，即，相同條件，每次的結果可能不一樣，但，整體概率分佈固定。
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