Wyprowadzenie tylnej części normalnego życzenia

Pracuję nad wyprowadzeniem tylnej normalnej części życzeń, ale utknąłem przy jednym z parametrów (tylnej matrycy skali, patrz na dole).

Tylko dla kontekstu i kompletności, oto model i pozostałe pochodne:

$$\begin{align} x_i &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Lambda})\\ \boldsymbol{\mu} &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu_0}, (\kappa_0 \boldsymbol{\Lambda})^{-1})\\ \boldsymbol{\Lambda} &\sim \mathcal{W}(\upsilon_0, \mathbf{W}_0) \end{align}$$

Rozszerzone formy każdego z trzech czynników są (do stałej proporcjonalności):

• Prawdopodobieństwo:

  $$\begin{align} \mathcal{N}(\mathbf{x}_i &| \boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Lambda}) \propto\notag\\ &|\boldsymbol{\Lambda}|^{N/2} \exp{\left(-\frac{1}{2}\sum_{i=1}^N \left( \mathbf{x}_i^T\boldsymbol{\Lambda}\mathbf{x}_i - 2 \boldsymbol{\mu}^T \boldsymbol{\Lambda}\mathbf{x}_i + \boldsymbol{\mu}^T\boldsymbol{\Lambda}\boldsymbol{\mu}\right) \right)} \end{align}$$

• Zwykły przed:

  $$\begin{align} \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu} &| (\boldsymbol{\mu}_0, \kappa_0 \boldsymbol{\Lambda})^{-1}) \propto\notag\\ &|\boldsymbol{\Lambda}|^{1/2} \exp{\left(-\frac{1}{2}\left( \boldsymbol{\mu}^T\kappa_0 \boldsymbol{\Lambda}\boldsymbol{\mu} - 2 \boldsymbol{\mu}^T \kappa_0 \boldsymbol{\Lambda}\boldsymbol{\mu_0} + \boldsymbol{\mu_0}^T \kappa_0 \boldsymbol{\Lambda}\boldsymbol{\mu_0}\right) \right)} \end{align}$$

• Wishart before:

  $$\begin{align} \mathcal{W}(\boldsymbol{\Lambda} | \upsilon_0, \mathbf{W}_0) \propto |\boldsymbol{\Lambda}|^{\frac{\upsilon_0-D-1}{2}} \exp{\left(-\frac{1}{2} tr(\mathbf{W}_0^{-1} \boldsymbol{\Lambda})\right)} \end{align}$$

Chcemy tylnego normalnego życzenia ( ), które można rozłożyć jako a także :N ( μ | μ , κ ′ Λ ) W ( Λ | υ ′ , W ′$\mathbf{\mu}, \boldsymbol{\Lambda} | \boldsymbol{\mu}', \kappa', \upsilon', \mathbf{W}'$$\mathcal{N}(\boldsymbol{\mu} | \boldsymbol{\mu}, \kappa' \boldsymbol{\Lambda}) \mathcal{W}(\boldsymbol{\Lambda} | \upsilon', \mathbf{W}')$

Stopień wolności$\upsilon'$

Łącząc pierwsze czynniki prawdopodobieństwa i Wishart, otrzymujemy pierwszy czynnik z Wishart z tyłu: i dlatego mamy pierwszy parametr posterior: υ′=υ0+

$$\begin{align} |\boldsymbol{\Lambda}|^{\frac{\upsilon_0+N-D-1}{2}} \end{align}$$ $$\begin{align} \upsilon' = \upsilon_0 +N \end{align}$$

Współczynnik skali$\kappa'$

Identyfikujemy elementy otoczone przez i aby ustalić, kto poprzedni jest aktualizowany według prawdopodobieństwa: i dlatego otrzymaliśmy drugi parametr: μ κ 0 Λ μ T ( ( κ 0 + N ) Λ ) μ κ ′ = κ 0 + $\boldsymbol{\mu}^T$$\boldsymbol{\mu}$$\kappa_0 \boldsymbol{\Lambda}$

$$\begin{align} \boldsymbol{\mu}^T\left((\kappa_0 + N) \boldsymbol{\Lambda}\right)\boldsymbol{\mu} \end{align}$$ $$\begin{align} \kappa' = \kappa_0 + N \end{align}$$

Mean$\boldsymbol{\mu}'$

Trzecie parametry pochodzą z identyfikacji zawartości : I dlatego otrzymaliśmy trzeci parametr: 2 μ T ( Λ N ¯ x + κ 0 Λ μ 0$2\boldsymbol{\mu}^T...$μ ′ =

$$\begin{align} 2\boldsymbol{\mu}^T\left(\boldsymbol{\Lambda} N \mathbf{\overline{x} + \kappa_0 \boldsymbol{\Lambda}\boldsymbol{\mu}_0}\right) &= 2\boldsymbol{\mu}^T \kappa'\boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\mu}'\\ \left(\boldsymbol{\Lambda} N \mathbf{\overline{x} + \kappa_0 \boldsymbol{\Lambda}\boldsymbol{\mu}_0}\right) &= \kappa'\boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\mu}'\\ \left(N \mathbf{\overline{x} + \kappa_0 \boldsymbol{\mu}_0}\right) &= \kappa' \boldsymbol{\mu}' \end{align}$$ $$\begin{align} \boldsymbol{\mu}' = \frac{1}{k'}(N\mathbf{\overline{x}} + \kappa_0 \boldsymbol{\mu}_0) \end{align}$$

Skala macierzy$\boldsymbol{W}'$

Czwarty parametr pochodzi z pracy nad pozostałymi parametrami:

$$\begin{align} tr(\mathbf{W}'^{-1} \boldsymbol{\Lambda}) &= tr(\mathbf{W}_0^{-1} \boldsymbol{\Lambda}) + \sum_{i=1}^{N}\mathbf{x}_i^T\boldsymbol{\Lambda}\mathbf{x}_i + \boldsymbol{\mu_0}^T \kappa_0 \boldsymbol{\Lambda}\boldsymbol{\mu_0}\\ &= tr(\mathbf{W}_0^{-1} \boldsymbol{\Lambda}) + \sum_{i=1}^{N}tr(\mathbf{x}_i^T\boldsymbol{\Lambda}\mathbf{x}_i) + tr(\boldsymbol{\mu_0}^T \kappa_0 \boldsymbol{\Lambda}\boldsymbol{\mu_0})\\ &= tr\bigg(\mathbf{W}_0^{-1} \boldsymbol{\Lambda} + \sum_{i=1}^{N}\mathbf{x}_i^T\boldsymbol{\Lambda}\mathbf{x}_i + \boldsymbol{\mu_0}^T \kappa_0 \boldsymbol{\Lambda}\boldsymbol{\mu_0}\bigg) \end{align}$$

Jak przejść dalej (jeśli dotychczas nie popełniłem błędów) i uzyskać standardowe rozwiązanie dla ?$\mathbf{W}'$

Edycja 1 :

Teraz ponownie układamy warunki, dodajemy i odejmujemy niektóre czynniki, aby uzyskać dwa kwadraty, jak w rozwiązaniu standardowym:

$$\begin{align} tr(\mathbf{W}'^{-1}\boldsymbol{\Lambda}) =\;& tr\bigg(\mathbf{W}^{-1} \boldsymbol{\Lambda}\\ &+ \sum_{i=1}^N (\mathbf{x}_i^T \boldsymbol{\Lambda} \mathbf{x}_i + \overline{\mathbf{x}}^T \boldsymbol{\Lambda} \overline{\mathbf{x}} -2 \mathbf{x}_i^T \boldsymbol{\Lambda} \mathbf{\overline{x}})\\ &+\kappa_0 (\boldsymbol{\mu}_0^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\mu}_0 + \boldsymbol{\overline{x}}^T \boldsymbol{\Lambda}\boldsymbol{\overline{x}} - 2\boldsymbol{\overline{x}}^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\mu}_0) \notag\\% Substract added factors &-\sum_{i=1}^{N}\overline{\mathbf{x}}^T \boldsymbol{\Lambda} \overline{\mathbf{x}} +2\sum_{i=1}^{N}\mathbf{x}_i^T \boldsymbol{\Lambda} \mathbf{\overline{x}} - \kappa_0\boldsymbol{\overline{x}}^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\overline{x}} + 2\kappa_0\boldsymbol{\overline{x}}^T \boldsymbol{\Lambda}\boldsymbol{\mu}_0\bigg)\\ =\;& tr\bigg( \mathbf{W}^{-1} \boldsymbol{\Lambda}+ \sum_{i=1}^N (\mathbf{x}_i - \overline{\mathbf{x}})\boldsymbol{\Lambda}(\mathbf{x}_i - \overline{\mathbf{x}})^T + \kappa_0(\boldsymbol{\overline{x}} - \boldsymbol{\mu}_0)\boldsymbol{\Lambda}(\boldsymbol{\overline{x}} - \boldsymbol{\mu}_0)^T \notag\\% Substract added factors &-N\overline{\mathbf{x}} \boldsymbol{\Lambda} \overline{\mathbf{x}}^T +2N\mathbf{\overline{x}} \boldsymbol{\Lambda}\mathbf{\overline{x}}^T - \kappa_0\boldsymbol{\overline{x}}\boldsymbol{\Lambda}\boldsymbol{\overline{x}}^T + 2\kappa_0\boldsymbol{\overline{x}}\boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\mu}_0^T \bigg) \end{align}$$

Upraszczamy czynniki, które pozostają poza kwadratami:

$$\begin{align} tr(\mathbf{W}'^{-1} \boldsymbol{\Lambda}) =\;& tr( \mathbf{W}^{-1} \boldsymbol{\Lambda}+ \sum_{i=1}^N (\mathbf{x}_i - \overline{\mathbf{x}})^T\boldsymbol{\Lambda}(\mathbf{x}_i - \overline{\mathbf{x}}) + \kappa_0(\boldsymbol{\overline{x}} - \boldsymbol{\mu}_0)^T\boldsymbol{\Lambda}(\boldsymbol{\overline{x}} - \boldsymbol{\mu}_0) \notag\\% Substract added factors & +(N - \kappa_0)\mathbf{\overline{x}}^T\boldsymbol{\Lambda} \mathbf{\overline{x}} + 2\kappa_0\boldsymbol{\overline{x}}^T\boldsymbol{\Lambda}\boldsymbol{\mu}_0 \bigg) \end{align}$$

Edytuj 2 ( kontynuuj dzięki odpowiedzi @bdeonovic )

Ślad jest cykliczny, więc . Następnie: a następnie: $tr(ABC) = tr(BCA) = tr(CAB)$

$$\begin{align} tr(\mathbf{W}'^{-1} \boldsymbol{\Lambda}) =\;& tr\bigg( \mathbf{W}^{-1} \boldsymbol{\Lambda}+ \sum_{i=1}^N (\mathbf{x}_i - \overline{\mathbf{x}})(\mathbf{x}_i - \overline{\mathbf{x}})^T\boldsymbol{\Lambda} + \kappa_0(\boldsymbol{\overline{x}} - \boldsymbol{\mu}_0)(\boldsymbol{\overline{x}} - \boldsymbol{\mu}_0)^T\boldsymbol{\Lambda} \notag\\% Substract added factors & +(N - \kappa_0)\mathbf{\overline{x}} \mathbf{\overline{x}}^T\boldsymbol{\Lambda} + 2\kappa_0\boldsymbol{\overline{x}}\boldsymbol{\mu}_0^T \boldsymbol{\Lambda} \bigg) \end{align}$$ $$\begin{align} tr(\mathbf{W}'^{-1}) =\;& tr\bigg( \mathbf{W}^{-1}+ \sum_{i=1}^N (\mathbf{x}_i - \overline{\mathbf{x}})(\mathbf{x}_i - \overline{\mathbf{x}})^T + \kappa_0(\boldsymbol{\overline{x}} - \boldsymbol{\mu}_0)(\boldsymbol{\overline{x}} - \boldsymbol{\mu}_0)^T \notag\\% Substract added factors & +(N - \kappa_0)\mathbf{\overline{x}} \mathbf{\overline{x}}^T + 2\kappa_0\boldsymbol{\overline{x}}\boldsymbol{\mu}_0^T \bigg) \end{align}$$

Prawie! Ale wciąż tam nie ma. Celem jest:

$$\begin{align} \mathbf{W}^{-1} + \sum_{i=1}^N (\mathbf{x}_i - \overline{\mathbf{x}})(\mathbf{x}_i - \overline{\mathbf{x}})^T + \frac{\kappa_0 N}{\kappa_0 + N}(\boldsymbol{\overline{x}} - \boldsymbol{\mu}_0)(\boldsymbol{\overline{x}} - \boldsymbol{\mu}_0)^T \end{align}$$

Ślad jest cykliczny, więc . Również ślad rozkłada się podczas dodawania, tak że . Dzięki tym faktom powinieneś być w stanie przełączyć termin do tyłu w terminach śledzenia, połączyć terminy śledzenia razem. Wynik powinien wyglądać mniej więcej tak:$tr(ABC) = tr(BCA) = tr(CAB)$$tr(A+B) = tr(A) + tr(B)$$\Lambda$

$$W'^{-1} = W^{-1} + \sum_{i=1}^N x_i x_i^\intercal + \mu_0\mu_0^\intercal$$

Prawdopodobieństwo wcześniejsze to $\times$

$$|\boldsymbol{\Lambda}|^{N/2} \exp\left\{-\frac{1}{2}\left(\sum_{i=1}^N \boldsymbol{x}_i^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{x}_i - N\boldsymbol{\bar{x}}^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\mu} - \boldsymbol{\mu}^T \boldsymbol{\Lambda} N\boldsymbol{\bar{x}} + N\boldsymbol{\mu}^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\mu} \right) \right\} \\ \times |\boldsymbol{\Lambda}|^{(\nu_0 - D - 1)/2} \exp\left\{-\frac{1}{2} tr \left( \boldsymbol{W}_0^{-1} \boldsymbol{\Lambda} \right) \right\} \\ \times |\boldsymbol{\Lambda}|^{1/2} \exp \left\{ -\frac{\kappa_0}{2} \left( \boldsymbol{\mu}^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\mu} - \boldsymbol{\mu}^T\boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\mu}_0 - \boldsymbol{\mu}_0^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\mu} + \boldsymbol{\mu}_0^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\mu}_0 \right) \right\}.$$ Można to przepisać jako Możemy przepisać $$|\boldsymbol{\Lambda}|^{1/2} |\boldsymbol{\Lambda}|^{(\nu_0 + N - D - 1)/2} \\ \times \exp \left\{ -\frac{1}{2} \left( \left(\kappa_0 + N\right) \boldsymbol{\mu}^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\mu} - \boldsymbol{\mu}^T \boldsymbol{\Lambda} (\kappa_0 \boldsymbol{\mu}_0 + N \boldsymbol{\bar{x}}) - (\kappa_0 \boldsymbol{\mu}_0 + N \boldsymbol{\bar{x}})^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\mu} \\ + \kappa_0 \boldsymbol{\mu}_0^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\mu}_0 + \sum_{i=1}^N \boldsymbol{x}_i^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{x}_i + tr \left( \boldsymbol{W}_0^{-1} \boldsymbol{\Lambda} \right) \right) \right\}$$ $$(\kappa_0 + N) \boldsymbol{\mu}^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\mu} - \boldsymbol{\mu}^T \boldsymbol{\Lambda} (\kappa_0 \boldsymbol{\mu}_0 + N \boldsymbol{\bar{x}}) - (\kappa_0 \boldsymbol{\mu}_0 + N \boldsymbol{\bar{x}})^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\mu} \\ + \kappa_0 \boldsymbol{\mu}_0^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\mu}_0 + \sum_{i=1}^N \boldsymbol{x}_i^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{x}_i + tr \left( \boldsymbol{W}_0^{-1} \boldsymbol{\Lambda} \right)$$ w następujący sposób, dodając i odejmując termin: $$(\kappa_0 + N) \boldsymbol{\mu}^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\mu} - \boldsymbol{\mu}^T \boldsymbol{\Lambda} (\kappa_0 \boldsymbol{\mu}_0 + N \boldsymbol{\bar{x}}) - (\kappa_0 \boldsymbol{\mu}_0 + N \boldsymbol{\bar{x}})^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\mu} \\ + \frac{1}{\kappa_0 + N}(\kappa_0 \boldsymbol{\mu}_0 + N \boldsymbol{\bar{x}})^T \boldsymbol{\Lambda} (\kappa_0 \boldsymbol{\mu}_0 + N \boldsymbol{\bar{x}}) \\ - \frac{1}{\kappa_0 + N}(\kappa_0 \boldsymbol{\mu}_0 + N \boldsymbol{\bar{x}})^T \boldsymbol{\Lambda} (\kappa_0 \boldsymbol{\mu}_0 + N \boldsymbol{\bar{x}}) \\ + \kappa_0 \boldsymbol{\mu}_0^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\mu}_0 + \sum_{i=1}^N \boldsymbol{x}_i^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{x}_i + tr \left( \boldsymbol{W}_0^{-1} \boldsymbol{\Lambda} \right).$$ Dwie górne linie teraz dzielą się na: $$(\kappa_0 + N) \left( \boldsymbol{\mu} - \frac{\kappa_0 \boldsymbol{\mu} + N \boldsymbol{\bar{x}}}{\kappa_0 + N} \right)^T \boldsymbol{\Lambda} \left( \boldsymbol{\mu} - \frac{\kappa_0 \boldsymbol{\mu} + N \boldsymbol{\bar{x}}}{\kappa_0 + N} \right).$$

Dodawanie i odejmowanie , co następuje: można przepisać jako $N \boldsymbol{\bar{x}}^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\bar{x}}$

$$- \frac{1}{\kappa_0 + N}(\kappa_0 \boldsymbol{\mu}_0 + N \boldsymbol{\bar{x}})^T \boldsymbol{\Lambda} (\kappa_0 \boldsymbol{\mu}_0 + N \boldsymbol{\bar{x}}) + \kappa_0 \boldsymbol{\mu}_0^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\mu}_0 + \sum_{i=1}^N \boldsymbol{x}_i^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{x}_i + tr \left( \boldsymbol{W}_0^{-1} \boldsymbol{\Lambda} \right)$$ $$\sum_{i=1}^N \left( \boldsymbol{x}_i^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{x}_i - \boldsymbol{x}_i^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\bar{x}} - \boldsymbol{\bar{x}}^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{x}_i + \boldsymbol{\bar{x}}^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\bar{x}} \right) + N \boldsymbol{\bar{x}}^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\bar{x}} + \kappa_0 \boldsymbol{\mu}_0^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\mu}_0 - \frac{1}{\kappa_0 + N}(\kappa_0 \boldsymbol{\mu}_0 + N \boldsymbol{\bar{x}})^T \boldsymbol{\Lambda} (\kappa_0 \boldsymbol{\mu}_0 + N \boldsymbol{\bar{x}}) + tr \left( \boldsymbol{W}_0^{-1} \boldsymbol{\Lambda} \right).$$ Termin sumy $$\sum_{i=1}^N \left( \boldsymbol{x}_i^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{x}_i - \boldsymbol{x}_i^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\bar{x}} - \boldsymbol{\bar{x}}^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{x}_i + \boldsymbol{\bar{x}}^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\bar{x}} \right)$$ jest równy Teraz można rozwinąć jako $$\sum_{i=1}^N \left( \boldsymbol{x}_i - \boldsymbol{\bar{x}} \right)^T \boldsymbol{\Lambda} \left( \boldsymbol{x}_i - \boldsymbol{\bar{x}} \right).$$ $$N \boldsymbol{\bar{x}}^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\bar{x}} + \kappa_0 \boldsymbol{\mu}_0^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\mu}_0 - \frac{1}{\kappa_0 + N}(\kappa_0 \boldsymbol{\mu}_0 + N \boldsymbol{\bar{x}})^T \boldsymbol{\Lambda} (\kappa_0 \boldsymbol{\mu}_0 + N \boldsymbol{\bar{x}})$$ $$N \boldsymbol{\bar{x}}^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\bar{x}} + \kappa_0 \boldsymbol{\mu}_0^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\mu}_0 - \frac{1}{\kappa_0 + N}(\kappa_0^2 \boldsymbol{\mu}_0^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\mu}_0 + N \kappa_0 \boldsymbol{\mu}_0^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\bar{x}}_0 + N \kappa_0 \boldsymbol{\bar{x}}^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\mu}_0 + N^2 \boldsymbol{\bar{x}}^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\bar{x}}),$$ co jest równe $$\frac{N\kappa_0}{\kappa_0 + N} \left( \boldsymbol{\bar{x}}^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\bar{x}} - \boldsymbol{\bar{x}}^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\mu}_0 - \boldsymbol{\mu}_0^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\bar{x}} + \boldsymbol{\mu}_0^T \boldsymbol{\Lambda} \boldsymbol{\mu}_0 \right) = \frac{N\kappa_0}{\kappa_0 + N}\left( \boldsymbol{\bar{x}} - \boldsymbol{\mu}_0 \right)^T \boldsymbol{\Lambda} \left( \boldsymbol{\bar{x}} - \boldsymbol{\mu}_0 \right).$$

Następujące dwa terminy to skalary: A każdy skalar jest równy jego śladowi, więc

$$\sum_{i=1}^N \left( \boldsymbol{x}_i - \boldsymbol{\bar{x}} \right)^T \boldsymbol{\Lambda} \left( \boldsymbol{x}_i - \boldsymbol{\bar{x}} \right), \thinspace \frac{N\kappa_0}{\kappa_0 + N}\left( \boldsymbol{\bar{x}} - \boldsymbol{\mu}_0 \right)^T \boldsymbol{\Lambda} \left( \boldsymbol{\bar{x}} - \boldsymbol{\mu}_0 \right).$$ $$tr \left( \boldsymbol{W}_0^{-1} \boldsymbol{\Lambda} \right) + \sum_{i=1}^N \left( \boldsymbol{x}_i - \boldsymbol{\bar{x}} \right)^T \boldsymbol{\Lambda} \left( \boldsymbol{x}_i - \boldsymbol{\bar{x}} \right) + \frac{N\kappa_0}{\kappa_0 + N}\left( \boldsymbol{\bar{x}} - \boldsymbol{\mu}_0 \right)^T \boldsymbol{\Lambda} \left( \boldsymbol{\bar{x}} - \boldsymbol{\mu}_0 \right)$$ można przepisać jako Ponieważ , powyższa suma jest równa $$tr \left( \boldsymbol{W}_0^{-1} \boldsymbol{\Lambda} \right) + tr \left( \sum_{i=1}^N \left( \boldsymbol{x}_i - \boldsymbol{\bar{x}} \right)^T \boldsymbol{\Lambda} \left( \boldsymbol{x}_i - \boldsymbol{\bar{x}} \right) \right) + tr \left( \frac{N\kappa_0}{\kappa_0 + N}\left( \boldsymbol{\bar{x}} - \boldsymbol{\mu}_0 \right)^T \boldsymbol{\Lambda} \left( \boldsymbol{\bar{x}} - \boldsymbol{\mu}_0 \right) \right).$$ $tr(\boldsymbol{A} \boldsymbol{B} \boldsymbol{C}) = tr(\boldsymbol{C} \boldsymbol{A} \boldsymbol{B})$ $$tr \left( \boldsymbol{W}_0^{-1} \boldsymbol{\Lambda} \right) + tr \left( \sum_{i=1}^N \left( \boldsymbol{x}_i - \boldsymbol{\bar{x}} \right) \left( \boldsymbol{x}_i - \boldsymbol{\bar{x}} \right)^T \boldsymbol{\Lambda} \right) + tr \left( \frac{N\kappa_0}{\kappa_0 + N}\left( \boldsymbol{\bar{x}} - \boldsymbol{\mu}_0 \right) \left( \boldsymbol{\bar{x}} - \boldsymbol{\mu}_0 \right)^T \boldsymbol{\Lambda} \right).$$ Korzystając z faktu, że , możemy przepisać sumę jako $tr(\boldsymbol{A} + \boldsymbol{B}) = tr(\boldsymbol{A}) + tr(\boldsymbol{B})$ $$tr \left( \boldsymbol{W}_0^{-1} \boldsymbol{\Lambda} + \sum_{i=1}^N \left( \boldsymbol{x}_i - \boldsymbol{\bar{x}} \right) \left( \boldsymbol{x}_i - \boldsymbol{\bar{x}} \right)^T \boldsymbol{\Lambda} + \frac{N\kappa_0}{\kappa_0 + N}\left( \boldsymbol{\bar{x}} - \boldsymbol{\mu}_0 \right) \left( \boldsymbol{\bar{x}} - \boldsymbol{\mu}_0 \right)^T \boldsymbol{\Lambda} \right) = tr \left( \left( \boldsymbol{W}_0^{-1} + \sum_{i=1}^N \left( \boldsymbol{x}_i - \boldsymbol{\bar{x}} \right) \left( \boldsymbol{x}_i - \boldsymbol{\bar{x}} \right)^T + \frac{N\kappa_0}{\kappa_0 + N}\left( \boldsymbol{\bar{x}} - \boldsymbol{\mu}_0 \right) \left( \boldsymbol{\bar{x}} - \boldsymbol{\mu}_0 \right)^T \right) \boldsymbol{\Lambda} \right).$$

Podsumowując, jeśli pozwolimy mamy prawdopodobieństwo, że wcześniejsze jest równe $\boldsymbol{S} = \sum_{i=1}^N \left( \boldsymbol{x}_i - \boldsymbol{\bar{x}} \right) \left( \boldsymbol{x}_i - \boldsymbol{\bar{x}} \right)^T$$\times$

$$|\boldsymbol{\Lambda}|^{1/2} \exp \left\{-\frac{\kappa_0 + N}{2} \left( \boldsymbol{\mu} - \frac{\kappa_0 \boldsymbol{\mu} + N \boldsymbol{\bar{x}}}{\kappa_0 + N} \right)^T \boldsymbol{\Lambda} \left( \boldsymbol{\mu} - \frac{\kappa_0 \boldsymbol{\mu} + N \boldsymbol{\bar{x}}}{\kappa_0 + N} \right) \right\} \\ \times |\boldsymbol{\Lambda}|^{(\nu_0 + N - D - 1)/2} \exp \left\{ - \frac{1}{2} tr \left( \left( \boldsymbol{W}_0^{-1} + \boldsymbol{S} + \frac{N\kappa_0}{\kappa_0 + N}\left( \boldsymbol{\bar{x}} - \boldsymbol{\mu}_0 \right) \left( \boldsymbol{\bar{x}} - \boldsymbol{\mu}_0 \right)^T \right) \boldsymbol{\Lambda} \right) \right\},$$ zgodnie z wymaganiami.