Динамічне байєсівське усереднення моделей (Dynamic Bayesian Model Averaging, DMA)

Динамічне байєсівське усереднення моделей (DMA) розширює стандартне байєсівське усереднення моделей на випадки, коли найкраща прогнозна модель може змінюватися з часом. Воно підтримує ймовірнісний розподіл над множиною конкуруючих моделей та послідовно оновлює цей розподіл у міру надходження нових спостережень, дозволяючи вагам моделей еволюціонувати, а не залишатися фіксованими протягом усієї вибірки.