付いた文字は推定された変数・モデルであることを意味しています)。となり先に掲載した(1)式が導出されました。次頁ではこの式の意味するところを見てみます。\end{align}$$この式はMSEを表すので、当然0に近いほどいいわけです。真のモデルに内在する撹乱項によるもので我々にコントロールは不可能です。予測値の分散を表します。予測値の分散が大きいということは学習データが変わると予測値も大きく変わることを意味します。これはモデルが学習データを過学習してしまうことで予測精度が悪化するということです。バイアス(真の値と予測値の期待値の差)の2乗を表します。0に近づけばその2乗誤差も0に近づくことがわかると思います。例を考えてみましょう。hは次数を表すハイパーパラメータです。