>>65-66
(引用開始)
下記 ”非正則事前分布、一様分布の範囲を無限に広げた分布” を使います

https://ai-trend.jp/basic-study/bayes/improper_prior/
非正則事前分布とは？?完全なる無情報事前分布? | AVILEN 2020/04/14
ベイズ統計
ライター：masa
非正則な分布とは？一様分布との比較
（一様分布を事前分布にした場合の説明はこちら→『無情報事前分布とは？一様分布と非正則な分布』https://ai-trend.jp/bayes/noninformative_prior/ ）

https://file.to-kei.net/uploads/2017/10/c659e62cd0c347c3fcd07049665a8708-300x188.png
つまり、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ではありませんよね。

積分値が無限大に発散してしまいます。これは、全事象の確率は1であるというコルモゴロフの確率の公理に反しています。
(引用終り)

＜補足＞
1．試験の点数で考えてみよう
2．AとBの二人が、100点満点の試験で、高い点数が勝ちとする
3．いまAが、99点を取ったとする。平均点ｍ＝50点で、標準偏差σ＝10とすると、99点なら偏差値80以上。普通は、勝ったと思うだろう
4．ところで、これがもし、10回の試験で1000点満点だとすれば、10回で99点じゃ落第点でしかない
5．これを、時枝記事の決定番号に当てはめると、
　もし、箱が100個で、99という数字が与えられたら、時枝記事の数当てで当たる可能性が高いかも。逆に、10とかの数なら多分負け
　で、箱が1000個なら、99という数字じゃ、上記の場合の10に近い話だ
6．ところで、非正則事前分布のように、一様分布の範囲を無限に広げた分布の場合、
　つまり、試験が際限なく繰り返されて、点数に上限がないとすれば
　いくら高得点であっても、有限の点数では、勝ち目無い。つまり、上記に当てはめると、平均点ｍ無限大、標準偏差σ計算できずで
　1億点とっても、平均点ｍ無限大じゃ、そりゃ勝てないでしょ

つづく