19/09/08 17:48:30.99 KY2miv9A.net
>>867 補足追加
1～pまでの数をランダムに箱に入れる
（例えば、1～pまでの整数の札を、毎回シャッフルして選ぶ。選んだ数を書いた紙を箱に入れる。札は戻して、繰返す。）
箱は、取り敢ず有限ｎ個とする。
d=1, 2, 3, 4, ・・・, n-1, n
*)1,p-1,p^2-p,p^3-p^2,・・・,p^(n-1)-p^(n-2),p^n-p^(n-1)
ｄは決定番号
*)は、場合の数で、全体ではp^n
これを確率分布に直すと
d= 1, 2, 3, 4 , ・・・, n-1, n
p=1/p^n,1/p^(n-1),(p^2-p)/p^n,(p^3-p^2)/p^n,・・・,p^-p^2, 1-1/p
時枝の決定番号では、見ての通り、nが大きくなっても
減衰しません（下記「裾の重い分布」ご参照）
こういう分布で、ｄ→∞ になると
なので、ｄ→∞で確率論における確率測度（probability measure ）（例えば下記重川「定義1.3」（特にP(Ω)＝1）など）を満たさなくなるのです
URLﾘﾝｸ(ja.wikipedia.org)
裾の重い分布
(抜粋)
裾の重い分布あるいはヘヴィーテイルとは、確率分布の裾がガウス分布のように指数関数的には減衰せず[1]、それよりも緩やかに減衰する分布の総称。 また類似の用語に、ファットテイル、裾の厚い分布、ロングテール、劣指数的(subexponential)などがある。
スレ74 ｽﾚﾘﾝｸ(math板:72番)-
URLﾘﾝｸ(www.math.kyoto-u.ac.jp)
2013年度前期 確率論基礎 講義ノート 重川一郎 京都大学大学院理学研究科数学教室
P6
定義1.3 可測空間（Ω,F）上の測度PでP(Ω)＝1 を満たすものを確率測度（probability measure ）という。