Robuste Bayes'sche Modell-Mittelung

Robuste Bayes'sche Modell-Mittelung erweitert die Standard-BMA, indem sie empfindliche konjugierte Priors durch Priors mit schweren Rändern oder Mischungen (z. B. Mischungen von g-Priors) und optional robuste Likelihoods ersetzt, sodass die posterior-Modellwahrscheinlichkeiten und gemittelten Schätzungen stabil bleiben, wenn die Daten Ausreißer, einflussreiche Beobachtungen enthalten oder wenn der Prior auf Modellparameter die Ergebnisse sonst dominieren würde.