Bayesian LASSO-Regression
Die Bayesian LASSO-Regression platziert doppelt-exponentielle (Laplace-) Priors auf die Regressionskoeffizienten, was das Bayes'sche Analogon zur klassischen LASSO-Strafe darstellt. Sie schrumpft gleichzeitig kleine Koeffizienten gegen Null und führt eine weiche Variablenselektion durch, alles innerhalb eines kohärenten Rahmens für die Posterior-Inferenz, der die Parameterunsicherheit durch glaubwürdige Intervalle auf natürliche Weise quantifiziert.
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Quellen
- Park, T., & Casella, G. (2008). The Bayesian Lasso. Journal of the American Statistical Association, 103(482), 681–686. DOI: 10.1198/016214508000000337 ↗
- Tibshirani, R. (1996). Regression Shrinkage and Selection via the Lasso. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 58(1), 267–288. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1996.tb02080.x ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/de/statistics/bayesian-lasso-regression
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