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逆ガンマ分布は
事後推定値と仮定する前に正常尤度と逆ガンマのσ 2は：ですσ′2σ』2\sigma'^{2}σ2σ2\sigma^2 σ′2∼IG(α+n2,β+∑ni=1(yi−μ)22)σ』2〜IG（α+ん2、β+Σ私=1ん（y私−μ）22）\sigma'^{2}\sim\textrm{IG}\left(\alpha + \frac{n}{2}, \beta +\frac{\sum_{i=1}^n{(y_i-\mu)^2}}{2}\right) これは σ′2∼IG(n2,nσ22)σ』2〜IG（ん2、んσ22）\sigma'^{2}\sim\textrm{IG}\left( \frac{n}{2}, \frac{n\sigma^2}{2}\right) 弱いのでに先立っσ 2削除しαおよびβ EQN 1：IG(α,β)IG（α、β）\textrm{IG}(\alpha, \beta)σ2σ2\sigma^2αα\alphaββ\beta σ′2∼IG(n2,∑ni=1(yi−μ)22)σ』2〜IG（ん2、Σ私=1ん（y私−μ）22）\sigma'^{2}\sim\textrm{IG}\left( \frac{n}{2}, \frac{\sum_{i=1}^n{(y_i-\mu)^2}}{2}\right) それの後方推定することは明らかであるサンプルサイズと尤度の二乗和の関数です。しかし、これはどういう意味ですか？ウィキペディアには、私があまり従わない派生物があります。σ2σ2\sigma^2 次の質問があります ベイズの法則を呼び出さずにこの2番目の方程式に到達できますか？通常の尤度とは無関係に平均と分散に関連するIGのパラメーターに固有の何かがあるかどうか私は興味があります。 私は通知前に推定するために、以前の研究から、サンプルサイズと標準偏差を使用することはでき、その後、新しいデータで前の更新しますか？これは簡単なように見えますが、そうした例や、これが正当なアプローチである理由を説明することはできません。σ2σ2\sigma^2 詳細な説明について相談できる人気の確率または統計のテキストはありますか？