बायेसियन मॉडल एवरेजिंग का अवधारणा परिचय

कई सांख्यिकीय परिदृश्य प्रारंभ में कई उम्मीदवार मॉडल शामिल करते हैं जो डेटा-जनरेटिंग प्रक्रिया का वर्णन करते हैं। विश्लेषण अक्सर पहले कुछ मानदंड के अनुसार सर्वोत्तम मॉडल का चयन करके शुरू होता है और फिर इस चयनित मॉडल के पैरामीटर के बारे में सीखता है। हालांकि, इस दृष्टिकोण में, पैरामीटर के अनुमान चयनित मॉडल पर निर्भर करते हैं, और मॉडल-चयन प्रक्रिया के बारे में कोई अनिश्चितता की अनदेखी की जाती है। एक विकल्प सभी उम्मीदवार मॉडलों के लिए पैरामीटर सीखना और फिर संबंधित मॉडलों के पश्चात्तरीय संभावनाओं के अनुसार अनुमानों को संयोजित करना है। इस दृष्टिकोण को बायेसियन मॉडल एवरेजिंग (BMA) के रूप में जाना जाता है। BMA सभी-या-कोई चयन विधियों की तुलना में कई महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है, लेकिन इसे सामाजिक विज्ञान में केवल सीमित रूप से उपयोग किया गया है। इस अवधारणा परिचय में, हम BMA के सिद्धांतों को समझाते हैं, सभी-या-कोई मॉडल चयन पर इसके लाभों का वर्णन करते हैं, और इसके उपयोगिता को तीन उदाहरणों में प्रदर्शित करते हैं: सहसंवेदनशीलता का विश्लेषण, मेटा-विश्लेषण, और नेटवर्क विश्लेषण।