>>174
つづき

更に，何らかの事情によりdが知らされていなくても，あるD>=d についてsD+1， sD+2，sD+3，・・・
が知らされたとするならば，それだけの情報で既に r = r(s)は取り出せ， したがってd= d(s)も決まり，
結局sd (実はsd，sd+1，・・・，sD ごっそり)が決められることに注意しよう.

(補足)
sD+1， sD+2，sD+3，・・・：ここでD+1などは下付添え字

開けた箱に入った実数を見て，代表の袋をさぐり， s^1〜s^(k-l),s^(k+l)〜s^100の決定番号のうちの最大値Dを書き下す.
　いよいよ第k列 の(D+1) 番目から先の箱だけを開ける：s^k(D+l)， s^k(D+2)，s^k(D+3)，・・・.いま
　D >= d(s^k)
を仮定しよう.この仮定が正しい確率は99/100，そして仮定が正しいばあい，上の注意によってs^k(d)が決められるのであった.
(引用終り)

（参考）
https://ai-trend.jp/basic-study/bayes/improper_prior/
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：masa
非正則な分布は非常に特殊な分布で、様々な性質を持っています。これらについて詳しく解説していきます。

非正則な分布とは？一様分布との比較
非正則な分布は一様分布と非常に似ています。では、一様分布とどのように似ていて、どこが違うのでしょうか？
これに対し、非正則な分布の密度関数は例えば（*1） 以下 のように与えられます。
違いがお分かりいただけたでしょうか。つまり、非正則な分布とは、一様分布の範囲を無限に広げた分布のことです。
上で説明した非正則な分布ですが、よく見てみてください。確率の和が1ではありませんよね。

積分 ∫θ<Θ f(x)dx＝∫-∞〜∞ Cdx＝∞

積分値が無限大に発散してしまいます。これは、全事象の確率は1であるというコルモゴロフの確率の公理に反しています。
(引用終り)
以上