Многоуровневое байесовское усреднение моделей

Многоуровневое байесовское усреднение моделей (ML-BMA) расширяет классическое байесовское усреднение моделей на сгруппированные или иерархически структурированные данные. Вместо того чтобы полагаться на одну спецификацию многоуровневой модели, оно вычисляет взвешенное среднее прогнозов и оценок параметров по набору кандидатных многоуровневых моделей, присваивая каждой модели вес, пропорциональный ее апостериорной вероятности при заданных данных. Результат одновременно учитывает неопределенность в структуре группировки, фиксированных эффектах, случайных эффектах и выборе ковариат.