Promediación bayesiana de modelos con error de medición

La promediación bayesiana de modelos con error de medición (BMA-ME, por sus siglas en inglés) combina dos ideas probabilísticas: promedia las predicciones entre modelos de regresión competidores, ponderados por la probabilidad posterior de cada modelo, mientras que simultáneamente considera el hecho de que uno o más predictores se observan con error aleatorio en lugar de con exactitud. El resultado es una posterior que propaga tanto la incertidumbre del modelo como el ruido de medición de las covariables en cada inferencia y predicción.