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We introduce the Bayesian Nested Group Lasso, a hierarchical model extending the Group Lasso to nested structures. By formulating the penalty as a scale mixture of Gaussians, we derive an efficient MCMC sampling scheme. A simulation study shows that our method reduces posterior variability for irrelevant variables, outperforming the Bayesian Lasso in structured sparsity settings. We discuss potential extensions, including spike-and-slab priors, for exact variable selection.
Stefanucci, M., Alaimo Di Loro, P., Barone, R., Bayesian Nested Group Lasso, in Statistics for Innovation IV, (Genova, 16-18 June 2025), Springer, Genova 2025: 369-374. [10.1007/978-3-031-96033-8_60] [https://hdl.handle.net/10807/323989]
We introduce the Bayesian Nested Group Lasso, a hierarchical model extending the Group Lasso to nested structures. By formulating the penalty as a scale mixture of Gaussians, we derive an efficient MCMC sampling scheme. A simulation study shows that our method reduces posterior variability for irrelevant variables, outperforming the Bayesian Lasso in structured sparsity settings. We discuss potential extensions, including spike-and-slab priors, for exact variable selection.
Stefanucci, M., Alaimo Di Loro, P., Barone, R., Bayesian Nested Group Lasso, in Statistics for Innovation IV, (Genova, 16-18 June 2025), Springer, Genova 2025: 369-374. [10.1007/978-3-031-96033-8_60] [https://hdl.handle.net/10807/323989]
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
