Hierarchical Bayesian Model Averaging

Hierarchical Bayesian model averaging (HBMA) łączy bayesowskie uśrednianie modeli z hierarchiczną strukturą modelu, uśredniając wielkości posteryorne ponad zbiorem kandydackich modeli ważonych prawdopodobieństwem posteryornym każdego modelu. Zamiast wybierać jeden najlepszy model, HBMA propaguje niepewność modelu poprzez hierarchiczny schemat, generując predykcje i estymaty parametrów, które uczciwie odzwierciedlają niepewność co do tego, który model jest poprawny.