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スレタイ 箱入り無数目を語る部屋6



1 名前:132人目の素数さん [2022/11/28(月) 20:43:29.76 ID:Kej7nTOW.net]
前スレ スレタイ 箱入り無数目を語る部屋5
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1667737961/1

(参考)
時枝問題(数学セミナー201511月号の記事) 「箱入り無数目」抜粋
純粋・応用数学(含むガロア理論)8
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1620904362/401
時枝問題(数学セミナー201511月号の記事)
「箱がたくさん,可算無限個ある.箱それぞれに,私が実数を入れる.
どんな実数を入れるかはまったく自由,例えばn番目の箱にe^πを入れてもよいし,すべての箱にπを入れてもよい.
もちろんでたらめだって構わない.そして箱をみな閉じる.
今度はあなたの番である.片端から箱を開けてゆき中の実数を覗いてよいが,一つの箱は開けずに閉じたまま残さねばならぬとしよう.
どの箱を閉じたまま残すかはあなたが決めうる.
勝負のルールはこうだ. もし閉じた箱の中の実数をピタリと言い当てたら,あなたの勝ち. さもなくば負け.
勝つ戦略はあるでしょうか?」

https://mathoverflow.net/questions/151286/probabilities-in-a-riddle-involving-axiom-of-choice
Probabilities in a riddle involving axiom of choice
asked Dec 9 '13 at 16:16 Denis
(Denis質問)
I think it is ok, because the only probability measure we need is uniform probability on {0,1,…,N?1}, but other people argue it's not ok, because we would need to define a measure on sequences, and moreover axiom of choice messes everything up.
(Pruss氏)
The probabilistic reasoning depends on a conglomerability assumption, ・・・and we have no reason to think that the conglomerability assumption is appropriate.
(Huynh氏)
If it were somehow possible to put a 'uniform' measure on the space of all outcomes, then indeed one could guess correctly with arbitrarily high precision, but such a measure doesn't exist.

つづく

81 名前: []
[ここ壊れてます]

82 名前:現代数学の系譜 雑談 [2022/12/02(金) 23:08:03.87 ID:fZZ7hap7.net]
>>73
>>>70
>つまり非可測なんだよ

これもかなり同意です
この説明も分かり易いです(^^

なお、正確には、非正則分布ですね(下記)
1)一様分布[1~m]において、全自然数を渡るように、m→∞とするのは下記「非正則事前分布」などと呼ばれる
2)全体が無限大に発散する。これを、無理に全事象1に圧縮すると、各個別事象は0
3)上記2)が矛盾だと思えば、下記「よく見てみてください。確率の和が1ではありません」って話になる
4)要するに、無限大に発散する非正則分布を使うと、確率計算で矛盾が起きるということです

(参考)
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1667737961/220
<非正則分布についての補足>
(参考)
箱入り無数目を語る部屋2 https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1629325917/834 より
https://ai-trend.jp/basic-study/bayes/improper_prior/
AVILEN Inc
2020/04/14
非正則事前分布とは??完全なる無情報事前分布?
ベイズ統計
ライター:y0he1
非正則な分布とは?一様分布との比較
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。
非正則分布は確率分布ではない!?
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

つづく

83 名前:現代数学の系譜 雑談 [2022/12/02(金) 23:08:32.20 ID:fZZ7hap7.net]
>>75
つづき

https://kuboweb.github.io/-kubo/log/2010/img05/BayesianInference/chapter6.pdf
Link and Barker (2010) 輪読@北海道大学 Part1. 第 6 章 Prior 1
Chapter 6. Prior
2010/5/29 (Sat.) 飯島勇人†
P8
6.2.2 Improper priors
一様事前分布は、パラメータが有限の範囲を持つ時に、適切と考えられる値が特に存在しないと
きに有効である。この考えを無限に拡張することはよいように思われるが、無限の範囲を持つ一様
分布は不可能である。improper prior(非正則事前分布)という考えを導入する必要がある。
(引用終り)

要するに、非正則分布は、例えば、一様分布の範囲を無限に広げた分布である(一様事前分布)
範囲が無限であっても、下記の正規分布のように、指数関数的に減衰する場合は、積分は発散せず、正当に扱える
類似で、裾の重い分布がある
分布の裾が、xの-1乗より早く減衰すれば、積分は発散しない
(積分 ∫x=1~∞ x^-1 dx が発散して∞になることは、よく知られている)
(引用終り)
以上






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