在不確定概率分佈的情況下，可以通過引入貝葉斯推斷的概念來擴展本文的資訊量度框架。具體而言，當我們對隨機變量的分佈不確定時，可以使用一個先驗分佈來表示我們對該隨機變量的初步信念，然後通過觀察數據來更新這一信念，形成後驗分佈。這樣，我們可以在不確定性中引入額外的資訊量度，量化從先驗到後驗的資訊增益。
在這種情況下，資訊量度的性質會發生變化。首先，資訊量度將不再是單一的數值，而是可能成為一個隨機變量，反映出不同情境下的資訊增益。其次，這種擴展將使得資訊量度能夠捕捉到不確定性對模型預測的影響，從而提供更全面的理解。此外，這一框架還可以幫助研究者在不同的先驗假設下進行比較，從而更好地理解模型的穩健性和可靠性。因此，擴展後的資訊量度框架將能夠更好地應對不確定性挑戰，並提供更深入的見解。