Bayesian Adaptive Lasso for Regression Models with Nonignorable Missing Responses

Table 6

Bayesian estimates for type i in the example 3.

Parameter	True	Mean	Median	5%	95%	SD	RMSE
(i) Empirical Bayesian scenario
	3.0	3.005	2.984	2.842	3.192	0.111	0.111
	1.5	1.502	1.509	1.305	1.639	0.111	0.111
	0.0	0.004	0.000	−0.100	0.120	0.077	0.077
	0.0	−0.004	−0.001	−0.107	0.072	0.061	0.061
	2.0	1.978	1.988	1.815	2.129	0.101	0.103
	0.0	0.014	0.001	−0.039	0.091	0.054	0.056
	0.0	0.002	0.000	−0.100	0.112	0.057	0.057
	0.0	0.005	0.001	−0.062	0.097	0.058	0.058
	1.0	0.994	0.989	0.887	1.081	0.059	0.059
	−1.0	−1.087	−1.089	−1.383	−0.819	0.174	0.193
	0.3	0.366	0.384	0.087	0.593	0.159	0.171
	0.3	0.336	0.324	−0.410	0.955	0.441	0.440
	0.3	0.258	0.292	−0.448	0.759	0.372	0.371
	0.3	0.357	0.329	0.038	0.667	0.211	0.217
	0.0	0.027	−0.007	−0.380	0.437	0.260	0.260
	0.0	−0.066	−0.098	−0.677	0.478	0.337	0.342
	0.0	0.013	−0.015	−0.456	0.311	0.249	0.248
	0.0	−0.018	−0.056	−0.487	0.410	0.282	0.281
	0.0	−0.015	−0.004	−0.393	0.348	0.247	0.246
(ii) Hierarchical model scenario
	3.0	3.010	3.001	2.813	3.185	0.120	0.120
	1.5	1.468	1.457	1.282	1.633	0.110	0.114
	0.0	0.028	0.018	−0.148	0.165	0.103	0.106
	0.0	−0.004	0.002	−0.191	0.150	0.109	0.108
	2.0	1.991	1.969	1.812	2.218	0.126	0.126
	0.0	−0.003	−0.001	−0.178	0.142	0.102	0.102
	0.0	−0.007	−0.008	−0.161	0.140	0.104	0.103
	0.0	0.002	−0.007	−0.157	0.165	0.094	0.093
	1.0	1.019	1.020	0.908	1.108	0.063	0.066
	−1.0	−1.052	−1.055	−1.290	−0.849	0.143	0.151
	0.3	0.319	0.300	0.031	0.581	0.175	0.175
	0.3	0.379	0.351	−0.494	1.081	0.503	0.507
	0.3	0.371	0.364	−0.229	0.907	0.338	0.344
	0.3	0.343	0.314	−0.082	0.709	0.237	0.240
	0.0	0.021	0.012	−0.381	0.426	0.255	0.255
	0.0	0.020	0.006	−0.601	0.566	0.372	0.371
	0.0	0.032	0.038	−0.497	0.399	0.272	0.271
	0.0	−0.054	−0.071	−0.512	0.351	0.270	0.275
	0.0	0.074	0.065	−0.285	0.413	0.217	0.229