Байесовско осредняване на модели при грешка в измерването

Байесовското осредняване на модели при грешка в измерването (BMA-ME) съчетава две вероятностни идеи: то осреднява прогнози между конкуриращи се регресионни модели, претеглени спрямо апостериорната вероятност на всеки модел, като същевременно отчита факта, че един или повече предиктори се наблюдават с произволна грешка, а не точно. Резултатът е апостериорно разпределение, което разпространява както моделната несигурност, така и шума при измерването на ковариатите във всяка инференция и прогноза.