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.