Динами́ческое ба́йесовское усредне́ние, метод прогнозирования показателей на основе апостериорного распределения оценок параметров.

Прогнозы по динамическому байесовскому усреднению рассчитываются на основе средневзвешенного значения прогнозов множества альтернативных моделей. При этом вес отдельной модели в итоговом прогнозе зависит от её предсказательной точности (апостериорного распределения), которая может меняться в разные периоды времени. Случайный характер используемых в прогнозировании моделей задаётся матрицей вероятностей перехода между ними.

Апостериорное распределение является следствием корректировки исходного (априорного) распределения в результате эксперимента над исследуемым процессом. Априорное распределение задаётся на основе либо предыстории изменения изучаемых объектов, либо теоретических знаний исследователей. Функциональная форма апостериорного распределения является произведением априорного распределения и функции правдоподобия. Особенность динамического байесовского усреднения заключается в стохастической природе параметров моделей во времени.