Robust Bayesian Model Averaging

Robust Bayesian model averaging, standard BMA का विस्तार है, जो संवेदनशील संयुग्मी पूर्ववृत्तियों (conjugate priors) को भारी-पूंछ (heavy-tailed) या मिश्रण पूर्ववृत्तियों (mixture priors) (जैसे, g-priors का मिश्रण) से बदलकर, और वैकल्पिक रूप से मजबूत संभावनाओं (robust likelihoods) का उपयोग करके, यह सुनिश्चित करता है कि पश्चगामी मॉडल संभावनाएँ (posterior model probabilities) और औसत अनुमान (averaged estimates) तब भी स्थिर रहें जब डेटा में आउटलायर्स (outliers), प्रभावशाली अवलोकन (influential observations) हों, या जब मॉडल पैरामीटर पर पूर्ववृत्ति (prior) अन्यथा परिणामों पर हावी हो जाए।