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Empirical Bayes Variable Selection with Lasso Statistics in the AMP Framework

Lina Hidmi · Asaf Weinstein首次提交 2026-02-09 · 修订 2026-02-09 · v1arXiv预印本

AMP框架下基于Lasso统计量的经验贝叶斯变量选择AI 解读

The Lasso is one of the most ubiquitous methods for variable selection in high-dimensional linear regression and has been studied extensively under different regimes. In a particular asymptotic setup entailing $n/p\to \text{constant}$ , an i.i.d.~Gaussian $X$ matrix and linear sparsity, \citet{su2017false} analyzed the Lasso selection path and presented negative results, showing that maintaining small levels of the false discovery proportion comes at a substantial cost in…The Lasso is one of the most ubiquitous methods for variable selection in high-dimensional linear regression and has been studied extensively under different regimes. In a particular asymptotic setup entailing $n/p\to \text{constant}$, an i.i.d.~Gaussian $X$ matrix and linear sparsity, \citet{su2017false} analyzed the Lasso selection path and presented negative results, showing that maintaining small levels of the false discovery proportion comes at a substantial cost in…

贝叶斯正则化与变量选择多重检验与同时推断

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-14

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