Рассмотрена задача байесовского оценивания последовательности неизвестных средних значений 1,2,…,k,… по имеющимся наблюдениям X1,X2,…,Xk,… в ситуации, когда наблюдения X1,X2,…, Xk подчиняются многомерному нормальному распределению с вектором средних (1,2,…,k) и известной ковариационной матрицей. Предполагается, что параметры 1,2,…,k,… образуют гауссовский процесс. Доказывается сходимость (при k) ковариационных матриц частного апостериорного распределения последовательности параметров; подробно анализируется пример, в котором размерность наблюдений X1,X2,…,Xk,… полагается равной единице, а последовательность 1,2,…,k,… образует гауссовский процесс авторегрессии первого порядка.