statsmodels.nonparametric.kernel_regression.KernelCensoredReg.cv_loo¶

KernelCensoredReg.cv_loo(bw, func)[source]¶

使用留一法估计的交叉验证函数

Parameters:¶

bwarray_like

带宽值的向量

funccallable function

返回g(x)的估计量。 可以是_est_loc_constant（局部常数）或 _est_loc_linear（局部线性）。

Returns:¶

Lfloat

CV函数的值

注释

计算交叉验证最小二乘函数。该函数由 compute_bw 最小化，以计算 bw 的最优值

详情见[2]第35页

\[CV(h)=n^{-1}\sum_{i=1}^{n}(Y_{i}-g_{-i}(X_{i}))^{2}\]

其中 \(g_{-i}(X_{i})\) 是 g(X) 的留一法估计量，\(h\) 是带宽向量