ベイジアン予測統合(BPS)

ベイジアン予測統合（Bayesian Forecast Combination / Integration）とは

複数モデルや情報源の予測分布を、ベイズ則に基づいて統合し、単独モデルよりロバストで校正（calibrated）された最終予測分布を作る方法の総称です。平均や投票の“点予測アンサンブル”より一段深く、不確実性（分布）ごと統合するのが特徴。

なぜ使う？

モデル不確実性（どのモデルが正しいか不明）を明示的に扱える

小標本・体制変化でも過学習を抑えやすい

確率予測の質（校正・分散）を改善しやすい

情報源が多様（統計・機械学習・専門家判断・センサ）でも一貫した枠組みで融合できる

Bayesian Spatial Predictive Synthesis