O método de ponderação bayesiana de modelos para seleção de modelos - Zhangzhe, Zheng (2023)
Nas pesquisas em geral, as pessoas comumente propõem um único modelo na seleção de variáveis explicativas e assumem que é o modelo final, mas isso ignora tanto a incerteza do modelo quanto em esti- mativas de coeficientes. Todos os modelos estatísticos tradicionais têm esse tipo de problema de \"incerteza\". O Bayesian Model Averaging (BMA) é um método que tem uma longa história de desenvolvimento teórico e aplicação que visa explicar diretamente a incerteza de seleção do modelo. O BMA não seleciona diretamente um único modelo final dentre os disponíveis, mas calcula uma média ponderada dos modelos possíveis ba- seada nas probabilidades a posteriori de tais modelos. O objetivo deste estudo é revisar o BMA e algumas de suas propriedades e aplicá-lo em alguns exemplos reais. Os resultados mostram que o BMA tem um efeito melhor do que o modelo tradicional de seleção de variáveis e melhores resultados de previsão.