>>417
(引用開始)
トランプの山から5枚のカードを取る
　i)5枚とも伏せて横に並べる。真ん中のカードが、最大である確率は？
　ii)5枚とも伏せて横に並べる。うち4枚を開ける。残りのカードが、最大である確率は？
（注：トランプの順は、番号順で 同じ数字は スペード>ハート>クラブ>ダイヤの順とする）
この二つの問題の混同を狙ったのが、時枝「箱入り無数目」かもね
上記１）i)で、トランプの52枚の札→∞ としたのが 「箱入り無数目」ですよ。ここもポイントの一つです
(引用終り)

補足説明
・「i)5枚とも伏せて横に並べる。真ん中のカードが、最大である確率は？」 当然1/5
・「ii)5枚とも伏せて横に並べる。うち4枚を開ける。残りのカードが、最大である確率は？」
　ここで、4枚を開けて、最高がスペードの3だったとする
　スペードの3に勝てるのは、ダイヤの4から上40枚。52-4=48で、確率40/48＝5/6
・別に、4枚を開けて、最高がスペードの12(Q)だったとする
　スペードの12に勝てるのは、ダイヤの13(K)から上4枚。52-4=48で、確率4/48＝1/12
・これで言いたいことは、上記i)とii)とは、確率計算が異なる（下記ベイズ推定類似）（なお、ii)を多数繰り返せば、i)の1/5に収束するだろう（有限のトランプならばね。非正則分布は別として））
・トランプの52枚の札→∞ （つまり、札の数は自然数N全体とする）と
　上記ii)の場合に、4枚の札の最高が有限nとすると、∞中の残り1枚がそれを上回る確率1
・”札→∞”は、非正則分布になるよ。だから、箱入り無数目は 非正則分布を使ったトリックなのです！

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%99%E3%82%A4%E3%82%BA%E6%8E%A8%E5%AE%9A
ベイズ推定
ベイズの定理の式は
主観確率分布 P(A) に、係数 P(X|A) / P(X) を掛けることにより、証拠 X を加味して、より客観性の高い確率分布 P(A|X) を求める
このように確率分布をより客観的にする方法（ベイズ改訂）を利用して、A を推定する方法が、ベイズ推定である
一方、A は「原因」であるから、従来の推計統計学では、確率分布 P(A) は既に決定しているものであり、従って X を条件とする確率 P(A|X) は意味がない
一方で、ベイズ推定は人間の思考の過程をモデル化したものとも考えられ、人間の思考様式になじむとも主張されている