Bayesian Adaptive Lasso for Regression Models with Nonignorable Missing Responses

Table 7

Bayesian estimates for type ii in the example 3.

Parameter	True	Mean	Median	5%	95%	SD	RMSE
(i) Empirical Bayesian scenario
	3.0	2.970	2.976	2.745	3.118	0.110	0.113
	1.5	1.488	1.477	1.324	1.639	0.109	0.110
	0.0	−0.003	−0.001	−0.129	0.084	0.067	0.066
	0.0	0.008	−0.000	−0.039	0.086	0.056	0.057
	2.0	1.968	1.974	1.793	2.100	0.094	0.099
	0.0	0.004	0.000	−0.083	0.074	0.110	0.113
	0.0	0.003	−0.000	−0.081	0.087	0.050	0.050
	0.0	0.005	0.000	−0.084	0.095	0.049	0.049
	1.0	1.001	0.996	0.894	1.106	0.064	0.064
	—	−0.622	−0.613	−0.888	−0.378	0.160	—
	—	−0.052	−0.057	−0.317	0.168	0.151	—
	—	0.199	0.194	−0.602	0.894	0.476	—
	—	0.109	0.103	−0.412	0.598	0.314	—
	—	−0.013	−0.022	−0.383	0.311	0.223	—
	—	−0.012	−0.001	−0.390	0.304	0.217	—
	—	0.107	0.098	−0.493	0.646	0.335	—
	—	0.015	0.026	−0.333	0.265	0.120	—
	—	0.006	−0.010	−0.381	0.337	0.215	—
	—	0.024	0.013	−0.286	0.364	0.204	—
(ii) Hierarchical model scenario
	3.0	2.974	2.969	2.816	3.107	0.095	0.098
	1.5	1.479	1.486	1.261	1.656	0.123	0.124
	0.0	0.004	0.000	−0.066	0.070	0.047	0.047
	0.0	0.007	0.001	−0.066	0.099	0.056	0.056
	2.0	1.973	1.968	1.806	2.118	0.101	0.104
	0.0	0.008	0.003	−0.068	0.098	0.054	0.055
	0.0	0.009	0.004	−0.051	0.047	0.049	0.050
	0.0	−0.003	−0.003	−0.069	0.040	0.049	0.049
	1.0	1.014	1.011	0.903	1.115	0.066	0.068
	—	−0.606	−0.603	−0.842	−0.374	0.152	—
	—	−0.054	−0.078	−0.361	0.168	0.152	—
	—	0.168	0.135	−0.552	0.863	0.459	—
	—	0.097	0.075	−0.429	0.601	0.306	—
	—	0.012	0.037	−0.342	0.296	0.207	—
	—	−0.006	−0.029	−0.316	0.232	0.176	—
	—	0.135	0.157	−0.522	0.697	0.344	—
	—	−0.037	−0.049	−0.375	0.299	0.200	—
	—	0.050	0.050	−0.348	0.393	0.234	—
	—	−0.033	0.029	−0.397	0.267	0.202	—