Bayesian methodsBayesian / computational
ロバスト・ベイズ的モデル平均
ロバスト・ベイズ的モデル平均（Robust Bayesian model averaging, BMA）は、標準的なBMAを拡張したもので、共役事前分布の代わりに裾の重い分布や混合分布（例：g事前分布の混合）を用い、さらにロバストな尤度関数をオプションで採用することで、データに外れ値や影響力の大きい観測値が含まれる場合や、モデルパラメータに関する事前分布が結果を支配しすぎる場合に、事後モデル確率および平均化された推定値の安定性を保つ。
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出典
- Hoeting, J. A., Madigan, D., Raftery, A. E., & Volinsky, C. T. (1999). Bayesian model averaging: A tutorial. Statistical Science, 14(4), 382–401. link ↗
- Ley, E., & Steel, M. F. J. (2012). Mixtures of g-priors for Bayesian model averaging with economic applications. Journal of Econometrics, 171(2), 251–266. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Bayesian Model Averaging. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/bayesian/robust-bayesian-model-averaging
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