>>245
>>>243
>>>つまり非正則分布では基準のとり方で確率が変わってしまうので意味をなさない
>従ってどちらも正当である

謎のプロ数学者さん
ありがとうございます
スレ主です

ようやく、「非正則分布を使っているから・・」という議論が、理解されてきましたね
「基準のとり方で確率が変わってしまうので意味をなさない」
「従ってどちらも正当である」

正則分布の典型例の正規分布では、「基準のとり方で確率が変わってしまう」とはならない
普通の確率論では、非正則分布は扱わない
例外が、下記ベイズ推定のPrior probabilityですが、使うのは最初だけです

(参考)>>115
https://ai-trend.jp/basic-study/bayes/improper_prior/
2020/04/14 AVILEN Inc.
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
（全体Ωが発散しているので）確率の和が1ではありません
（注：ここでの非正則事前分布は、一様分布の範囲を→∞に拡大したものです）
https://en.wikipedia.org/wiki/Prior_probability#Uninformative_priors
Prior probability
Uninformative priors
The simplest and oldest rule for determining a non-informative prior is the principle of indifference, which assigns equal probabilities to all possibilities.

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%8B%E5%89%8D%E7%A2%BA%E7%8E%87
事前確率
比較して情報がない場合を無情報事前分布 (non-informative prior distribution) という。後者の場合には広く薄い信念を表明している形状が望まれ、その一類型として一様分布があるが、これ以外にも多数の理論分布が存在する。