Was ist punktuelle Varianz?

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Beim Lesen der Elemente des statistischen Lernens bin ich mehrmals auf den Begriff "punktuelle Varianz" gestoßen. Obwohl ich eine vage Vorstellung davon habe, was es wahrscheinlich bedeutet, wäre ich dankbar zu wissen

  • Wie ist es definiert?
  • Wie wird es abgeleitet?
miura
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Dies bedeutet typischerweise die Varianz des Schätzers einer an einem Punkt bewerteten Funktion. Dies ist, . Siehe zum Beispiel S. 146 . Var[f^(x0)]]
Vielen Dank, dass Sie mich auf die Definition hingewiesen haben. Ich verstehe immer noch nicht - wie kann ein einzelner Punkt Varianz haben? Variance beschreibt Abweichung von der Erwartung, so dass mehrere Punkte sind für eine solche Abweichung erforderlich möglich sein, noch die Bewertung f ( x 0 ) gibt nur einen Punkt (?). Ist dies die Varianz, die sich aus der Schätzung der Funktion bei x 0 über mehrere Stichproben derselben Population ergibt ? f^(x0)x0
Miura
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Man beachte , dass die Varianz nicht berechnet wird , , aber für f ( x 0 ) . Morever, die Schätzfunktion f ist eine Zufallsvariable. Ein Beispiel hierfür ist ein Kerndichteschätzer f h ( x 0 ) = 1x0f^(x0)f^ basierend auf einer ProbeX1,. . . ,Xn. Hier wird die Varianz bezüglich der StichprobeX1,. . . ,Xnund es kann für jeden Wertx0in der Unterstützung des Kernelsberechnet werden. Dies ist,Var( f (x0))ist eine Funktion vonx0. f^h(x0)=1nhj=1nK.(x0- -X.jh)X.1,...,X.nX.1,...,X.nx0Var(f^(x0))x0
So ein punktweise Varianz entspricht den Standardfehler der Statistik sagen konnte f ( x 0 ) , X 1 , . . . , X n Bezeichnet wiederholt , um Proben und V a r ( f ( x 0 ) ) ergibt sich aus Variabilität Abtasten? f^(x0)X.1,...,X.nV.einr(f^(x0))
Miura
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Ich stimme Ihrer Interpretation eine Quadratwurzel zu. Modulo

Antworten:

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Auf Seite 267 der ISLR:

Was ist die Varianz des Passform, das heißt ? Least - Squares kehrt Varianzschätzungen für jedes der angepassten Koeffizienten β j sowie die Kovarianzen zwischen Paaren von Koeffizientenschätzungen. Wir können diese verwenden , um die geschätzte Varianz berechnen f ( x 0 ) .V.einr(f^(x0))β^jf^(x0)

Tony O'Donoghue
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