Promedio de Modelos Bayesianos
Suponga que no está seguro de cuáles de varios predictores pertenecen realmente a un modelo de regresión. En lugar de elegir un modelo y descartar los demás, el BMA mantiene en juego cada modelo candidato, ponderando cada uno según su plausibilidad dada la información. Si varios modelos parecen aproximadamente igual de buenos, la inferencia final refleja esa incertidumbre: la estimación promediada es más honesta sobre lo que los datos realmente respaldan.
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Fuentes
- Hoeting, J. A., Madigan, D., Raftery, A. E. & Volinsky, C. T. (1999). Bayesian Model Averaging: A Tutorial. Statistical Science, 14(4), 382–401. link ↗
- Zeugner, S. & Feldkircher, M. (2015). Bayesian Model Averaging Employing Fixed and Flexible Priors: The BMS Package for R. Journal of Statistical Software, 68(4), 1–37. DOI: 10.18637/jss.v068.i04 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 1). Bayesian Model Averaging. ScholarGate. https://scholargate.app/es/bayesian/bayesian-model-averaging
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