>>612
(引用開始)
「確率変数X1,X2, ...,Xn が互いに独立で同分布に従う場合はi.i.d. (independent, identically distributed) と呼ばれ、良く使われる。」
（逆瀬川 P27 重川なら P21）
ということを教えて
初心者には
”独立同分布”の場合のみで、取りあえずは、添え字は無視して考えて良いと
（つまりXi,やXtで、単にX1の確率空間とその分布を考えれば良いんよと。あとは、それのコピペで済むからと）
(引用終り)

これ、実は、時枝不成立の説明に繋がっています。まあ、素人さんには分らなかったかもね
１）確率変数X1,X2,・・・,,Xn ・・・ が、互いに独立で同分布に従う場合はi.i.d. (independent,identically distributed) という
２）この場合、上記のように、どのXnも、単一の確率空間として、確率分布も同じで考えれば良い
　　例えば、
　コイントスならΩ=｛0,1｝で、確率1/2
　サイコロならΩ=｛1,2,3,4,5,6｝、確率1/6
　Sergiu Hart氏のPDF game2でΩ= {0, 1, ・・・, 9}で、確率1/10
　game1でΩ= { [0, 1] | independently and uniformly }で、確率 0
３）で、これは全ての各確率変数X1,X2,・・・,,Xn ・・・ で成立します。
　i.i.d. (independent,identically distributed) なので例外なし
　一方、時枝記事ではある箱が99/100の的中確率になります。これは矛盾です（時枝記事に対する反例になります）
４）なお、確率過程論のテキスト（逆瀬川でも重川でもその他でも）を読んで貰えば、
　確率変数X1,X2, ...,Xn ... は、有限長でも可算無限長でも、i.i.d. (independent,identically distributed) 下で、上記２）の結論は同じです（変わりなし）
　なお、Sergiu Hart氏のPDF Remark.で、有限の場合を（落語における）”オチ”として最後に言及しています（＾＾
　（有限の場合を（落語における）”オチ”として言及していることは、確率過程論を学んだ人には納得できるでしょうね）

スレ44 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1506848694/463 より
Sergiu Hart氏のPDF http://www.ma.huji.ac.il/hart/puzzle/choice.pdf

つづく