Bayesian Model Averaging

Bayesian Model Averaging (BMA), yang diformalkan sebagai tutorial oleh Hoeting, Madigan, Raftery dan Volinsky pada tahun 1999, menangani ketidakpastian model dengan melakukan purata ke atas semua spesifikasi model yang munasabah berbanding memilih satu model terbaik. Setiap model calon menerima kebarangkalian posterior yang mencerminkan betapa baiknya ia menyesuaikan data berdasarkan prior, dan ramalan atau anggaran pekali dibentuk sebagai purata berbobot merentasi keseluruhan ruang model. Pendekatan ini mengurangkan bias dan keyakinan berlebihan yang timbul apabila satu model terpilih tunggal dianggap sebagai model yang benar.