機械学習の分野では,この定理が著名なので,単にde Finettiの定理ともいう. de Finettiの幾つかの定理の中で,この定理を特定したいときは de Finettiの表現定理 (de Finetti's representation theorem) という.
確率変数の無限系列 \(x_1,x_2,\ldots\) は交換可能であるとする.このとき,この中の任意の\(N\)個の観測値の結合確率は,ある確率変数\(\theta\)を用いて,独立同分布に得られたかのように表現することが可能. \[\Pr[x_1,\ldots,x_N]=\int\Bigl(\prod_{i=1}^N\Pr[x_i|\theta]\Bigr)\Pr[\theta]d\theta\]
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