Stan で Lasso - 捨てられたブログパラメーターが沢山あって困るのでパラメーターを減らしたいという場合があります。ところで lasso です。 lasso はおなじみの L1 ノルムでペナルティーをかけるやつです。その lasso には変数選択としての用法があるとのことです。つまり を最小にするような を求めてやると， がスパースなので 0 になるような係数はいらないと判断できるわけですね。 というわけでこれを Stan でやってみたいということです。 まず適当にデータを作ります。 20 パラメーターを用意して，実際には 1, 2, 5 番目のパラメーターのみ効いているというデータです。 P <- 20L N <- 40L x <- matrix(rnorm(N * P), nrow=N, ncol=P) y <- 1.5 + as.numeric(x %*% c(3, -2, 0, 0, 1, rep(0, P - 5L)
