zhengliner 假设Z=(Y,X')'是一个随机过程,条件均值g0(x)=E(Y|X) 存在,X是(K+1)*1阶随机向量。假设我们使用模型(或函数)g(x)去预测Y。模型g(x) 常用的判别标准为使均方差MSE(g)=E[Y-g(x)]2(2表示平方,不会用这里的公式编辑器) 达到最小。 证明:最小化MSE(g) 时,得到Y的最优预测g1(x) 就是条件均值 g0(x) : 即g1(x) =g0(x) 多谢各位大侠了