σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
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σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
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Linear Algebra-Skill›Modul 3 · Räume und Geometrie›Thema 3.2·~45 Min.Mittelstufe

Orthogonalität und Projektionen

Position in der SkillModul 3 von 4 · Thema 2 von 2
3.2 Orthogonalität und Projektionen
—Lab-Punkte— / 100XP gesamt—Serie—

Rechte Winkel und Schatten

Zwei Vektoren sind orthogonal, wenn ihr Skalarprodukt null ist, u⋅v=0\mathbf{u}\cdot\mathbf{v}=0u⋅v=0: Sie stehen im rechten Winkel zueinander. Die Länge von u\mathbf{u}u ist ∥u∥=u⋅u\|\mathbf{u}\|=\sqrt{\mathbf{u}\cdot\mathbf{u}}∥u∥=u⋅u​. Orthogonalität macht Geometrie berechenbar: Es gilt Pythagoras, ∥u+v∥2=∥u∥2+∥v∥2\|\mathbf{u}+\mathbf{v}\|^2=\|\mathbf{u}\|^2+\|\mathbf{v}\|^2∥u+v∥2=∥u∥2+∥v∥2 für u⊥v\mathbf{u}\perp\mathbf{v}u⊥v, und unkorrelierte Renditen sind nach Abzug der Mittelwerte orthogonal.

p=a⋅ba⋅a a,(b−p)⋅a=0,P=aaTaTa\mathbf{p}=\frac{\mathbf{a}\cdot\mathbf{b}}{\mathbf{a}\cdot\mathbf{a}}\,\mathbf{a},\qquad (\mathbf{b}-\mathbf{p})\cdot\mathbf{a}=0,\qquad P=\frac{\mathbf{a}\mathbf{a}^{T}}{\mathbf{a}^{T}\mathbf{a}}p=a⋅aa⋅b​a,(b−p)⋅a=0,P=aTaaaT​(1)

Die Projektion von b\mathbf{b}b auf die Gerade durch a\mathbf{a}a ist sein Schatten p=c a\mathbf{p}=c\,\mathbf{a}p=ca, der Punkt der Geraden, der b\mathbf{b}b am nächsten liegt. Der Rest b−p\mathbf{b}-\mathbf{p}b−p steht senkrecht auf a\mathbf{a}a, was c=a⋅ba⋅ac=\frac{\mathbf{a}\cdot\mathbf{b}}{\mathbf{a}\cdot\mathbf{a}}c=a⋅aa⋅b​ festlegt. Eine Projektionsmatrix PPP leistet das für jedes b\mathbf{b}b: p=Pb\mathbf{p}=P\mathbf{b}p=Pb, mit PT=PP^{T}=PPT=P und P2=PP^2=PP2=P (zweimal projizieren ändert nichts). Ihre Eigenwerte sind nur 0 und 1.

Einen Punkt projizierenProjizieren Sie b=(3,1)\mathbf{b}=(3,1)b=(3,1) auf a=(1,1)\mathbf{a}=(1,1)a=(1,1). Hier ist a⋅b=4\mathbf{a}\cdot\mathbf{b}=4a⋅b=4 und a⋅a=2\mathbf{a}\cdot\mathbf{a}=2a⋅a=2, also c=2c=2c=2 und p=(2,2)\mathbf{p}=(2,2)p=(2,2). Der Rest ist b−p=(1,−1)\mathbf{b}-\mathbf{p}=(1,-1)b−p=(1,−1), und tatsächlich (1,1)⋅(1,−1)=0(1,1)\cdot(1,-1)=0(1,1)⋅(1,−1)=0. Die Matrix ist P=12(1111)P=\frac{1}{2}\begin{pmatrix}1&1\\1&1\end{pmatrix}P=21​(11​11​), und Pb=(2,2)P\mathbf{b}=(2,2)Pb=(2,2).
  • Orthogonal: u⋅v=0\mathbf{u}\cdot\mathbf{v}=0u⋅v=0. Orthonormal: orthogonal und jeweils Länge 1.
  • Projektion: der nächstgelegene Punkt eines Unterraums; der Rest steht senkrecht auf dem Unterraum.
  • Orthonormale Spalten (QTQ=IQ^{T}Q=IQTQ=I) erhalten Längen und Winkel und verstärken Fehler daher nie.
Residuen sind der Teil, den die Regressoren nicht erklärenIn einer Regression sind die angepassten Werte die Projektion des Datenvektors y\mathbf{y}y auf den von den Regressoren aufgespannten Raum, und das Residuum ist der Rest, orthogonal zu jedem Regressor. Deshalb sind Residuen in einem angepassten Modell unkorreliert mit den Faktoren, und deshalb zerlegt ∥y∥2=∥y^∥2+∥e∥2\|\mathbf{y}\|^2=\|\hat{\mathbf{y}}\|^2+\|\mathbf{e}\|^2∥y∥2=∥y^​∥2+∥e∥2 die Varianz in erklärten und unerklärten Teil.

Lab: Was bewertet wird

  • Der Projektionskoeffizient15 Pkt.
  • Eine Projektionsmatrix20 Pkt.
  • Die Größe des Rests15 Pkt.
  • Eigenschaften von Projektionsmatrizen15 Pkt.
  • Das orthogonale Paar erkennen10 Pkt.
  • Residuen und Regressoren25 Pkt.
0/ 6 beantwortet
Aufgaben
1Numerische Antwort15 Pkt.Nicht beantwortet

Projizieren Sie b=(3,4)\mathbf{b}=(3,4)b=(3,4) auf die Gerade durch a=(2,1)\mathbf{a}=(2,1)a=(2,1), also p=c a\mathbf{p}=c\,\mathbf{a}p=ca. Bestimmen Sie ccc.

c=c =c=akzeptiert: ± 0.001
2Matrix · Vektor20 Pkt.Nicht beantwortet

Tragen Sie die Matrix P=aaTaTaP=\dfrac{\mathbf{a}\mathbf{a}^{T}}{\mathbf{a}^{T}\mathbf{a}}P=aTaaaT​ ein, die auf die Gerade durch a=(1,1)\mathbf{a}=(1,1)a=(1,1) projiziert.

P=P =P=
3Numerische Antwort15 Pkt.Nicht beantwortet

Die Projektion von b=(3,1)\mathbf{b}=(3,1)b=(3,1) auf a=(1,1)\mathbf{a}=(1,1)a=(1,1) ergibt p=(2,2)\mathbf{p}=(2,2)p=(2,2). Wie lang ist der Rest ∥b−p∥\|\mathbf{b}-\mathbf{p}\|∥b−p∥? Geben Sie drei Nachkommastellen an.

∥b−p∥=\|\mathbf{b}-\mathbf{p}\| =∥b−p∥=akzeptiert: ± 0.001
4Auswahl15 Pkt.Nicht beantwortet

Wählen Sie alle Eigenschaften einer Projektionsmatrix PPP auf eine Gerade der Ebene aus.

5Auswahl10 Pkt.Nicht beantwortet

Welches Vektorpaar ist orthogonal?

6In Worten erklären25 Pkt.Nicht beantwortet

Erklären Sie in zwei Sätzen, warum das Residuum einer Kleinste-Quadrate-Anpassung orthogonal zu jedem Regressor ist und was das über die angepassten Werte aussagt.

Mathe-ModusEingabe per Tastatur oder LaTeXAufgabe 1 von 6 · Strg ⏎ zum Prüfen

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