BKMR分析，全稱為貝葉斯核多元回歸-因果中介分析（Bayesian Kernel Machine Regression-Causal Mediation Analysis），是一種結合了貝葉斯核多元回歸和中介分析的方法。
在BKMR分析中，可以通過將核心中的可能的非線性和相互作用考慮在內，估計潛在的暴露混合物的直接效應(NDE)、間接效應(NIE)和總效應(CDE)。此外，使用調解者與結果的後驗預測分布來預測反事實，並提出一個估計調解效果的算法。
BKMR是一種貝葉斯非參數回歸方法，用於建模和預測回響變數與預測變數之間的關係。相比於傳統的線性回歸模型，BKMR提供了更大的靈活性，可以同時考慮線性和非線性關係。BKMR使用核心函式來對預測變數進行非線性映射，並利用貝葉斯統計方法對模型的參數進行估計。
總的來說，BKMR分析是一種強大的工具，適用於處理和分析存在複雜關係（如非線性和互動作用）的數據，特別是在環境流行病學和混合物分析等領域中，它能夠更好地擬合數據並提供更準確的結論。