Conjugate prior distributions

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In der Bayes'schen Wahrscheinlichkeitstheorie gilt: Gegeben sei eine Likelihood-FunktionP(X|θ){\displaystyle p(x\mid \theta )}, die A-posteriori-VerteilungP(θ|X){\displaystyle p(\theta \mid x)}gehört zur selben

ICH(μ,σ)=(1/σ2002/σ2){\displaystyle {\mathcal {I}}(\mu ,\sigma )={\begin{pmatrix}1/\sigma ^{2}&0\\0&2/\sigma ^{2}\end{pmatrix}}}

Γ(⌊k+1⌋,λ)⌊k⌋!,{\displaystyle {\frac {\Gamma (\lfloor k+1\rfloor ,\lambda )}{\lfloor k\rfloor !}},} or e−λ∑J=0⌊k⌋λJJ!,{\displaystyle e^{-\lambda }\sum _{j=0}^{\lfloor k\rfloor }{\frac {\lambda ^{j}}{j!}},} or