>>799-802

・負け組は、必死に選択公理にすがるｗ
　しかし、選択公理は確率計算の救いにはならない
・下記 「根元事象が無数にある場合は、確率をラプラスの古典的確率で定義することができない」
　「現代的な確率論の成立には測度論やルベーグ積分が生まれるまで待たなければならなかった」
・時枝「箱入り無数目」の問題点は、選択公理に逃げて 具体的な確率計算が出来ないこと
　また、「箱入り無数目」には測度論的な裏付けが無い
・確率計算が出来ない場合が二つある
　一つは、時枝自身が「箱入り無数目」で述べている非可測集合の場合（下記）
　もう一つは、非正則分布を成す場合である
　つまり、「箱入り無数目」の決定番号は 非正則分布を成し、具体的な確率計算が出来ない

分かったら、敗者は去れ！！　
>>798の二つの問題に満足に答えられるまで、戻ってくる必要なし！ｗｗｗ

(参考)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E7%A9%BA%E9%96%93
確率空間

概要
根元事象が無数にある場合は、確率をラプラスの古典的確率で定義することができない。

例えば、コインを投げて表が出れば 10 円もらえ、裏が出れば 10 円を失うといった賭けにおいて、表に賭け続けていくという問題を考える。

これらの根元事象全体は非可算無限個ある。

全事象の確率は 1 であり、根元事象は非可算無限個あり、根元事象の確率はどれも等しい（等確率空間）ため、根元事象の確率は 0 となる。そうすると、根元事象の非可算和に確率を割り当てることは古典的確率ではできない。このような理由から、測度論の知識が必要となり、現代的な確率論の成立には測度論やルベーグ積分が生まれるまで待たなければならなかったのである。一方で、最近では測度論の研究はほとんど確率論の研究と同義になっている。

直観的に確率空間とは、起こりうる事象を全て集めてきて、それらの頻度を表す確率関数がある空間のことである。

(参考)>>10より
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

(参考)時枝記事>>591より再録
https://imgur.com/a/8bqlb08
数学セミナー201511月号「箱入り無数目」