Bayesian Weighted Least Squares (Bayesian WLS)

Bayesian Weighted Least Squares kombiniert das klassische WLS-Gewichtungsschema – welches Beobachtungen mit hoher Fehlervarianz abwertet – mit bayesianischen A-priori-Verteilungen für die Regressionskoeffizienten und die Fehlervarianz. Das Ergebnis ist eine Posterior-Verteilung, die sowohl die Datenwahrscheinlichkeit als auch die A-priori-Annahmen widerspiegelt und eine vollständige Unsicherheitsquantifizierung in heteroskedastischen Situationen liefert.