Bayesiansk modellgjennomsnitt

Bayesiansk modellgjennomsnitt (BMA), formaliseret som en tutorial af Hoeting, Madigan, Raftery og Volinsky i 1999, adresserer usikkerhed om modellen ved at gjennomsnittsberegne over alle plausible modellsspesifikasjoner i stedet for å velge én enkelt beste modell. Hver kandidatmodell mottar en posterior sannsynlighet som reflekterer hvor godt den passer dataene gitt en prior, og prediksjoner eller koeffisientestimater dannes som vektede gjennomsnitt over hele modellrommet. Denne tilnærmingen reduserer skjevheten og overdreven selvtillit som oppstår når en enkelt valgt modell behandles som den sanne.