En general se utilizan cómo sinónimos para referise al mismo tipo de modelo. 

Por un lado un modelo estadístico es la forma que pueden tomar un conjunto de datos obtenidos de muestreos de otros datos con comportamiento que se supone aleatorio. En cambio se dice que algo es estocástico cuando lleva involucradas variables aleatorias, es decir un proceso estocástico es una sucesión de variables aleatorias en el tiempo. 

Por lo tanto todo proceso estocástico debería ser probabilistíco y de acuerdo con Mark Kac y E. Nelson  cualquier desarrollo temporal que se pueda analizar en términos de probabilidad merece el calificativo de proceso estocástico.  Pero por otro lado también es importante tener en cuenta que en muchos problemas probabilísticos se usan variables aleatorias fijas y sin embargo en los procesos estocásticos se necesita especificar las variables aleatorias para cada instante del tiempo.
 โดยทั่วไปจะใช้เป็นคำพ้องความหมายเพื่ออ้างถึงโมเดลประเภทเดียวกัน ในแง่หนึ่ง แบบจำลองทางสถิติคือรูปแบบที่ชุดข้อมูลที่ได้จากการสุ่มตัวอย่างข้อมูลอื่นที่มีพฤติกรรมที่ถือว่าเป็นการสุ่มสามารถนำมาใช้ได้ ในทางกลับกัน มีบางสิ่งที่กล่าวกันว่าสุ่มเมื่อมีตัวแปรสุ่มเข้ามาเกี่ยวข้อง กล่าวคือ กระบวนการสุ่มคือการสืบทอดของตัวแปรสุ่มเมื่อเวลาผ่านไป ดังนั้น ทุกกระบวนการสุ่มควรมีความน่าจะเป็น และตามที่ Mark Kac และ E. Nelson กล่าวไว้ การพัฒนาทางโลกใดๆ ที่สามารถวิเคราะห์ได้ในแง่ของความน่าจะเป็นสมควรได้รับการอธิบายกระบวนการสุ่ม แต่ในทางกลับกัน สิ่งสำคัญที่ต้องจำไว้คือในปัญหาความน่าจะเป็นหลายๆ ปัญหามีการใช้ตัวแปรสุ่มคงที่ แต่ในกระบวนการสุ่ม จำเป็นต้องระบุตัวแปรสุ่มสำหรับแต่ละช่วงเวลาทันที
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence