机器算法验证 - 平均绝对误差的偏差方差分解 - 吾爱随笔录

估计量关于未知参数的均方误差定义为众所周知，有以下偏差-方差分解： $\hat{\theta}$ $\theta$

M S E (\hat{θ}) = E [(\hat{θ} - θ)^{2}] .

$MSE(\hat{\theta})=E[(\hat{\theta}-\theta)^{2}].$

M S E (\hat{θ}) = V a r (\hat{θ}) + {(B i a s (\hat{θ}, θ))}^{2} .

$MSE(\hat{\theta})=Var(\hat{\theta})+\left(Bias(\hat{\theta},\theta)\right)^{2}.$ 我的问题：平均绝对偏差误差是否有类似的分解？

M A D E (\hat{θ}) = E (| \hat{θ} - θ |)

$MADE(\hat{\theta})=E(|\hat{\theta}-\theta|)$