2023.06.05
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Stata 18貝氏模型平均法
傳統上，我們選擇一個模型並以該模型為條件進行推理和預測；結果通常沒有考慮選擇模型的不確定性，因此可能過於樂觀。如果選擇的模型與真正的資料生成模型 (DGM) 有很大差異，甚至可能是不正確的。
模型平均法不是僅依賴一個模型，而是根據觀察到的資料對多個合理模型的結果進行平均。在貝氏模型平均法中，模型的“合理性”由事後模型機率描述，是使用基本貝氏原理決定，並普遍應用於所有資料分析。
Stata 18全新bma系列指令可執行貝氏模型平均法，解釋分析中模型不確定性，找出重要的預測變數。
來源：Bayesian model averaging (BMA) for linear regression
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