>>456

それで結構だ
”エビデンス”だ？ そんなこと書いてある確率論の本あるか？ｗ あるなら示せよ！ｗ
繰返すｗ

>>429
その話と、時枝の決定番号の話とは
微妙に違うよ
それで
時枝トリックに嵌ったんだねｗｗｗ

>>426
いま、箱が一つある。サイコロの目を入れる
箱を閉じる。サイコロの目を当てる確率1/6だよねｗｗ
確率変数であるエビデンス？ そんなのかんけーねー！ ｗｗｗｗ

自然数全体Nは、非正則分布
非正則分布では全事象Ωが発散していて確率の和に1を与えることができずコルモゴロフの確率の公理に反している>>302

繰り返すが
その論法は、非正則分布を使い
コルモゴロフの確率の公理に反するので
確率計算99/100を正当化できない！！！ｗ

繰り返す
その５
＜非正則分布の補足＞

１）宝くじを例として
　大きな有限m枚の中に当たりくじが100枚あるとする
　当選確率 100/m だ
２）もし、m→∞なら？ それが非正則分布の世界
　当選確率 100/m →0
　しかし、非正則分布では全事象Ωが発散していて確率の和に1を与えることができずコルモゴロフの確率の公理に反しています>>302
　繰り返すが、当たりくじは存在するが、当りの確率は0
３）これを時枝に見るに
　決定番号100個 d1～100 と有限の値を選んでいるが
　決定番号には上限がなく発散している
　つまり、非正則分布では全事象Ωが発散していて確率の和に1を与えることができずコルモゴロフの確率の公理に反している>>302
　有限の決定番号(例えば100個とか)は存在するが、その存在確率は0
　確率は0の中で、d1～100の最大値だの最大値でない確率が99/100だとかいう
　だけど、それは積事象なので、確率 99/100 * 0＝0
４）つまり、時枝さん 非正則分布の中で、存在するが確率は0の議論をしているってことです