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丹尼尔·林德（Daniel F.Linder）。;Panchal，病毒性;哈尼族萨马维人;杜川·琉

重尾平衡贝叶斯套索。 （英语） 兹比尔1510.62311

J.统计计算。模拟 86，第6期，1115-1132（2016）.
总结：回归过程不仅受到大（p）和小（n）的阻碍，而且在存在异常值或数据生成机制具有重尾的情况下也会受到影响。由于惩罚估计（如最小绝对收缩和选择算子（LASSO））通过鼓励稀疏性来处理大（p）小（n），因此我们将LASSO类型惩罚与绝对偏差损失函数相结合，而不是标准的最小二乘损失，以处理异常值和重尾的存在。该模型在贝叶斯环境下进行建模，并推导出吉布斯采样器，以有效地从后验分布中采样。我们将我们的方法与模拟研究中的现有方法、前列腺癌数据集和创伤患者的基础缺陷数据集进行了比较。

MSC公司：

62J07型 岭回归；收缩估计量
2015年1月62日 贝叶斯推断
62-08 统计问题的计算方法

关键词：

回归，回归;损失函数;离群值;沉重的尾巴;稀疏;拉索

软件：

莫诺姆文;ElemStatLearn（电子状态学习）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.F.Linder}等人，《统计计算杂志》。模拟86，No.6，1115--1132（2016；Zbl 1510.62311）
全文： 内政部

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