正则化小区域估计中的图拉普拉斯 Benchmarking 先验

该研究提出一个贝叶斯框架，通过新的 Benchmarking priors 联合实现跨区域信息借用与估计值对可靠聚合值的校准。该框架包含 Single 和 Multi-View Laplacian Benchmarking priors，利用基于外部协变量的区域相似性构建图拉普拉斯进行正则化，并采用基于约束空间降参数化的 MCMC 算法进行后验计算。