我正在尝试从 Elements of Statistical Learning 重新创建图 3.6。关于该图的唯一信息包含在标题中。

我不清楚 Y 轴上的方程式究竟意味着什么。

我的理解是$\beta$是长度为 31 的向量，前 10 个元素 iid 为$N(0,0.4)$其他 21 个元素为 0。

然后$\hat{\beta}(k)$表示逐步回归中第 k 步的系数估计值。例如，在向前逐步中，在添加第一个系数之后，我们将有$\hat{\beta}(k=1)$这将是一个长度为 31 的向量，第一个元素是第一个系数估计值，其余 30 个元素为 0。然后，将依次估计剩余的 30 个系数，为每个新系数更新该向量。

在每一步$k$我们会计算$\mathrm{E}||\hat{\beta}(k) - \beta||^2$通过计算$||\hat{\beta}(k) - \beta||^2$并在 50 次重复中取平均值。

在这种情况下，这个方程的正确解释是什么？