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>>7 > つづき > > さて、上記を補足します > > 1)いま、加算無限の箱が、iid 独立同分布 とします > 箱を、加算無限個の確立変数の族 X1,X2,・・Xi・・ として扱うのが > 現代の確率論の常套手段です > 2)いま、サイコロ1〜6の数字を入れるならば、任意Xiの的中確率は1/6 > コイントス 0,1の数字を入れるならば、的中確率は1/2 > もし、区間[0,1]の実数を入れるならば、的中確率は0 > もちろん、時枝記事の通り任意実数r∈Rならば やはり、的中確率は0 > です > 3)ところが、時枝記事では、確立変数の族 X1,X2,・・Xi・・ を100列に並べ替え > 数列のしっぽ同値類の類別と、類別の代表を使って、決定番号を決めて > 決定番号の大小比較から、ある箱Xjについて、的中確率99/100に改善できる > と主張します > 4)「そんなバカな!」というのが、上記の主張です > > マジ基地は無視してさらに補足します > > 1)時枝記事の決定番号をdとすると、dは1から無限大(∞)までを渡ります > このような場合、しばしば非正則分布(正則でない)を成します(下記) > 2)非正則分布の場合、全体が無限大に発散して、平均値も無限大になり > 分散や標準偏差σなども、無限大に発散します > 3)具体例として、テスト回数無限回の合計点で成績評価をする場合を考えます > テスト回数が、1回、2回、・・n回、・・ > もし、テスト回数が有限なら 例えば100回で1回の満点100点として、総計10,000(1万)点ですが > テスト回数が無限回ならば、毎回1点の人の総計も無限大(∞)に発散し > 毎回100点満点の人の総計も無限大に発散しまず > 試験の点の合計では、毎回1点の人も毎回100点も区別ができなくなります > この合計については、平均は無限大、分散や標準偏差σなども無限大に発散します > 4)ところで、時枝氏の数学セミナー201511月号の記事では > このような非正則分布を成す決定番号を、あたかも平均値や分散・標準偏差σが有限である > 正則分布のように扱い、確率 99/100とします > > これは、全くのデタラメでゴマカシです > > (参考) > https://ai-trend.jp/basic-study/bayes/improper_prior/ > AVILEN Inc. 2020 > 2020/04/14 > 非正則事前分布とは?〜完全なる無情報事前分布〜 > ライター:古澤嘉啓 > 目次 > 1 非正則な分布とは?一様分布との比較 > 2 非正則分布は確率分布ではない!? > 3 非正則事前分布は完全なる無情報事前分布 > 4 まとめ > > https://www.math.kyoto-u.ac.jp/~ichiro/index_j.html > 重川一郎 > https://www.math.kyoto-u.ac.jp/~ichiro/lectures/2013bpr.pdf > 2013年度前期 確率論基礎 > P7 > 確率空間例サイコロ投げの場合 > 確率空間として次のものを準備すればよい. > Ω={1,2,・・・,6}^N∋ω={ω1,ω2,・・・} > ωnは1,2,・・・,6のいずれかで,n回目に出た目を表す. > 確率はη1,η2,・・・ηnを与えて > P(ω1=η1,ω2=η2,・・・ωn=ηn)=(1/6)^n > と定めればよい.これが実際にσ-加法的に拡張できることは明らかではないが,Kolmogorovの拡張定理と呼ばれる定理により証明できる. > > つづく
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