Tanaka and Komaki(2008)では時系列データが2次の自己回帰過程(AR過程)に従う 時のスペクトル密度の推定を考え、優調和事前分布に基づいたベイズスペクトル 密度の方がジェフリーズ事前分布に基づいたベイズスペクトル密度よりも精度よ く推定できることを示している。高次のAR過程での優調和事前分布はTanaka( 2009)によって初めて与えられたが、特性方程式の根を用いた表示のため、数値 実験を行う上では取り扱いづらかった。本発表では高次のAR過程への応用を念頭 において偏自己相関係数（PAC）によるパラメータ表示を導入し数値実験した結 果を紹介する。 また、PACパラメータによる表示は解析的な取扱いをする上でも利点があり、AR 過程の優調和事前分布に関して新しく得られた結果も幾つか紹介したい。