基于马蹄先验的贝叶斯融合Lasso建模
统计方法学
2022-01-21 v1
摘要
贝叶斯融合 Lasso 是稀疏贝叶斯方法之一，其同时收缩回归系数及其连续差值。本文提出一种基于马蹄先验的贝叶斯融合 Lasso 建模。通过对连续回归系数的差值假设马蹄先验，所提方法能够避免对这些差值的过度收缩。我们还提出一种基于马蹄先验的回归用六边形收缩与相等选择算子（HORSES），其对回归系数差值的所有组合施加先验。模拟研究及真实数据应用表明，所提方法优于现有方法。
引用
@article{arxiv.2201.08053,
title = {Bayesian Fused Lasso Modeling via Horseshoe Prior},
author = {Yuko Kakikawa and Kaito Shimamura and Shuichi Kawano},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.08053},
year = {2022}
}
备注
17 pages