---

در اغلب مسائل کاربردی، مشاهدات دارای ساختاری چوله، کشیده، دم سنگین و چند مدی یا آمیخته هستند. لذا مدل‌های مبتنی‌بر توزیع نرمال نمی‌توانند در چنین شرایطی استنباط‌های صحیحی را ارائه دهند و باعث اریبی برآوردگرها یا بزرگی واریانس آنها می‌شوند. توزیع لاپلاس و تعمیم‌های آن به‌دلیل داشتن کشیدگی، سنگینی دم‌ها و چولگی می‌توانند جایگزین‌های مناسبی در چنین شرایطی باشند. از طرفی در مدل‌های مبتنی‌بر توزیع‌های آمیخته همیشه این احتمال وجود دارد که از یک یا چند مولفه نمونه‌های کمتری در دسترس باشد. لذا با توجه به مزیت رهیافت بیزی در مواجهه با نمونه‌های کم حجم، در این پژوهش یک مدل بیزی برای برازش رگرسیون آمیخته متناهی چوله-لاپلاس توسعه داده شده است و توسط یک مطالعه شبیه‌سازی و مثال کاربردی نتایج برازش مدل توسعه داده شده با رگرسیون آمیخته متناهی لاپلاس در دو  رهیافت بسامدی و بیزی مقایسه شده است. نتایج نشان می‌دهد که رهیافت بیزی مدل توسعه داده شده از کارایی بسیار موثری نسبت به سایر مدل‌های مشابه در هر دو رهیافت است.