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贝叶斯模型平均在 Zellner 的 g 先验下的线性模型。 选项包括：固定（BRIC、UIP、...）和灵活的g先验（经验贝叶斯、超g）、5种模型先验概念，以及通过模型枚举或MCMC采样器（Metropolis-Hastings plain or reversible jump）进行模型采样）。 后处理允许根据不同的概念（可能性与基于 MCMC）和绘图（后验模型大小和系数密度、最佳模型、模型收敛、BMA 比较）进行推理。 需要安装 R D-COM 接口或 RAndFriends。 适用于 Matlab 6.5 及更高版本 有关更多详细信息，请参阅： http://bms.zeugner.eu/matlab/