ガンマ分布
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一定期間に1回起きると期待されるランダムな事象が複数回起きるまでの時間の分布]
独立した指数分布から得られる観測値の和の確率変数
$ P(x) = \frac{x^{k-1}exp(-\frac{x}{\theta})}{\Gamma(k)\theta^k}
パラメータとしては
kが複数回の部分
thetaがいわゆるλ、
逆ガンマ分布
ベイズ更新において、正規分布の2つのパラメータ(平均、分散)のうち、
平均を正規分布、分散を逆ガンマ分布(ガンマ分布の逆数)にすると、 正規分布の尤度関数が共役分布になり、計算が簡単?にできる