Trung bình hóa mô hình Bayes đa cấp

Trung bình hóa mô hình Bayes đa cấp (ML-BMA) mở rộng trung bình hóa mô hình Bayes cổ điển cho dữ liệu có cấu trúc phân nhóm hoặc phân cấp. Thay vì cam kết vào một đặc tả mô hình đa cấp duy nhất, nó tính toán trung bình có trọng số của các dự đoán và ước lượng tham số trên một tập hợp các mô hình đa cấp ứng viên, với trọng số của mỗi mô hình được xác định bởi xác suất hậu nghiệm của nó dựa trên dữ liệu. Kết quả này đồng thời xem xét sự không chắc chắn trong cấu trúc phân nhóm, các hiệu ứng cố định, các hiệu ứng ngẫu nhiên và lựa chọn biến đồng phương.