Die Indikatorfunktion einer Menge (auch charakteristische Funktion einer Menge genannt) ist eine Funktion, die die Zugehörigkeit eines Elements zur Menge charakterisiert. Sie ermöglicht es, fallweise definierte Funktionen mit Hilfe einer Formel darzustellen und mit ihnen zu rechnen. Beispiele sind einfache Funktionen und die Dirichlet-Funktion.

In der Literatur finden sich mehrere Schreibweisen für die charakteristische Funktion. Neben der hier verwendeten mittels sind ebenfalls die Schreibweisen und gebräuchlich.
Gegeben sei eine Grundmenge und eine Teilmenge . Die Funktion , definiert durch
heißt dann die charakteristische Funktion oder Indikatorfunktion der Menge .
Die Zuordnung liefert eine Bijektion zwischen der Potenzmenge und der Menge aller Funktionen von in die Menge
In der Optimierung wird die charakteristische Funktion teils als erweiterte Funktion definiert. Hier heißt dann die Funktion , definiert durch
die (erweiterte) charakteristische Funktion oder Indikatorfunktion der Menge . Sie ist eine echte Funktion, wenn nicht leer ist.
Bei der Bildung der partiellen charakteristischen Funktion wird die Definitionsmenge auf eingeschränkt; im Sinne von partiellen Funktionen kann man sie also wie folgt beschreiben:
Die reellwertige charakteristische Funktion wird häufig in der Integrationstheorie und in der Stochastik verwendet, da sie es ermöglicht, Integrale der Funktion über die Menge durch Integrale von über die Grundmenge zu ersetzen:
Dadurch lassen sich zum Beispiel oft Fallunterscheidungen vermeiden.
Die erweiterte charakteristische Funktion wird in der Optimierung verwendet, um Funktionen auf Teilbereiche einzuschränken, auf denen sie gewisse gewünschte Eigenschaften wie z. B. Konvexität besitzen, oder um Restriktionsmengen zu modellieren.
Die partielle charakteristische Funktion findet Verwendung in der Berechenbarkeitstheorie.
Für einen gegebenen Wahrscheinlichkeitsraum und ein Ereignis ist die Indikatorfunktion eine bernoulliverteilte Zufallsvariable. Insbesondere gilt für den Erwartungswert
und für die Varianz
Die Varianz von nimmt also ihren maximalen Wert im Fall an.
Ist zusätzlich , dann gilt für die Kovarianz
Zwei Indikatorvariablen sind also genau dann unkorreliert, wenn die zugehörigen Ereignisse stochastisch unabhängig sind.
Sind beliebige Ereignisse, dann gibt die Zufallsvariable
die Anzahl derjenigen Ereignisse an, die eingetreten sind. Wegen der Linearität des Erwartungswerts gilt dann
Diese Formel gilt auch dann, wenn die Ereignisse abhängig sind. Sind sie zusätzlich paarweise unabhängig, dann gilt nach der Gleichung von Bienaymé für die Varianz
Im allgemeinen Fall kann die Varianz über die Formel
bestimmt werden.