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一般的回归分析建模因为未考虑模型自身的不确定性而使得分析的结果存在不精确和有争议的问题，贝叶斯模型平均法(Bayesian Moving Averaging)由于运用Bayes统计分析的思想并考虑到模型自身的不确定性，从而提高了模型估计的精度。
本文通过介绍BMA方法的思想并借助两个回归分析的例子，展示了BMA方法的优势，以期到达使国内同行了解此方法之目的。