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Regression modelRegression / GLM

Regressão LASSO Bayesiana

A regressão LASSO Bayesiana coloca priors de dupla exponencial (Laplace) nos coeficientes de regressão, que é o análogo Bayesiano da penalidade LASSO clássica. Ela encolhe simultaneamente coeficientes pequenos em direção a zero e realiza seleção de variáveis suave (soft variable selection), tudo dentro de um framework coerente de inferência posterior que quantifica naturalmente a incerteza dos parâmetros através de intervalos de credibilidade.

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Fontes

  1. Park, T., & Casella, G. (2008). The Bayesian Lasso. Journal of the American Statistical Association, 103(482), 681–686. DOI: 10.1198/016214508000000337
  2. 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/pt/statistics/bayesian-lasso-regression

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ScholarGateBayesian LASSO Regression (Bayesian Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/statistics/bayesian-lasso-regression · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026