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 スキル›モジュール 3 · 空間と幾何›トピック 3.2·~45 分中級

直交性と射影

スキル上の位置モジュール 3/4 · トピック 2/2
3.2 直交性と射影
—ラボスコア— / 100合計XP—連続日数—

直角と影

2つのベクトルは内積が0、u⋅v=0\mathbf{u}\cdot\mathbf{v}=0u⋅v=0 のとき直交し、直角に交わります。u\mathbf{u}u の長さは ∥u∥=u⋅u\|\mathbf{u}\|=\sqrt{\mathbf{u}\cdot\mathbf{u}}∥u∥=u⋅u​ です。直交性は幾何を計算可能にします。u⊥v\mathbf{u}\perp\mathbf{v}u⊥v なら三平方の定理 ∥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 が成り立ち、無相関なリターンは平均を引けば直交します。

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)

b\mathbf{b}b を a\mathbf{a}a の張る直線に射影したものは影 p=c a\mathbf{p}=c\,\mathbf{a}p=ca で、直線上で b\mathbf{b}b に最も近い点です。残り b−p\mathbf{b}-\mathbf{p}b−p は a\mathbf{a}a と直交するので c=a⋅ba⋅ac=\frac{\mathbf{a}\cdot\mathbf{b}}{\mathbf{a}\cdot\mathbf{a}}c=a⋅aa⋅b​ と決まります。射影行列 PPP はすべての b\mathbf{b}b に対してこれを行い、p=Pb\mathbf{p}=P\mathbf{b}p=Pb、PT=PP^{T}=PPT=P、P2=PP^2=PP2=P(2回射影しても変わらない)です。固有値は0と1だけです。

点を射影するb=(3,1)\mathbf{b}=(3,1)b=(3,1) を a=(1,1)\mathbf{a}=(1,1)a=(1,1) に射影します。a⋅b=4\mathbf{a}\cdot\mathbf{b}=4a⋅b=4、a⋅a=2\mathbf{a}\cdot\mathbf{a}=2a⋅a=2 なので c=2c=2c=2、p=(2,2)\mathbf{p}=(2,2)p=(2,2)。残りは b−p=(1,−1)\mathbf{b}-\mathbf{p}=(1,-1)b−p=(1,−1) で、確かに (1,1)⋅(1,−1)=0(1,1)\cdot(1,-1)=0(1,1)⋅(1,−1)=0 です。行列は P=12(1111)P=\frac{1}{2}\begin{pmatrix}1&1\\1&1\end{pmatrix}P=21​(11​11​) で、Pb=(2,2)P\mathbf{b}=(2,2)Pb=(2,2) です。
  • 直交:u⋅v=0\mathbf{u}\cdot\mathbf{v}=0u⋅v=0。正規直交:直交し、各々の長さが1。
  • 射影:部分空間で最も近い点。残りは部分空間と直交する。
  • 正規直交な列(QTQ=IQ^{T}Q=IQTQ=I)は長さと角度を保つので、誤差を拡大しない。
残差は回帰変数が説明できない部分回帰では、あてはめ値はデータベクトル y\mathbf{y}y を回帰変数の張る空間に射影したもので、残差はその残りであり、すべての回帰変数と直交します。だから当てはめたモデルでは残差とファクターは無相関になり、∥y∥2=∥y^∥2+∥e∥2\|\mathbf{y}\|^2=\|\hat{\mathbf{y}}\|^2+\|\mathbf{e}\|^2∥y∥2=∥y^​∥2+∥e∥2 が分散を説明される部分と説明されない部分に分けるのです。

ラボ:採点される内容

  • 射影係数15点
  • 射影行列20点
  • 残りの大きさ15点
  • 射影行列の性質15点
  • 直交するペアを見つける10点
  • 残差と回帰変数25点
0/ 6問回答済み
問題
1数値で答える15点未回答

b=(3,4)\mathbf{b}=(3,4)b=(3,4) を a=(2,1)\mathbf{a}=(2,1)a=(2,1) の張る直線に射影し、p=c a\mathbf{p}=c\,\mathbf{a}p=ca とします。ccc を求めてください。

c=c =c=許容:± 0.001
2行列・ベクトル20点未回答

a=(1,1)\mathbf{a}=(1,1)a=(1,1) の張る直線への射影行列 P=aaTaTaP=\dfrac{\mathbf{a}\mathbf{a}^{T}}{\mathbf{a}^{T}\mathbf{a}}P=aTaaaT​ を埋めてください。

P=P =P=
3数値で答える15点未回答

b=(3,1)\mathbf{b}=(3,1)b=(3,1) を a=(1,1)\mathbf{a}=(1,1)a=(1,1) に射影すると p=(2,2)\mathbf{p}=(2,2)p=(2,2) です。残りの長さ ∥b−p∥\|\mathbf{b}-\mathbf{p}\|∥b−p∥ を小数第3位まで求めてください。

∥b−p∥=\|\mathbf{b}-\mathbf{p}\| =∥b−p∥=許容:± 0.001
4選択15点未回答

平面内の直線への射影行列 PPP が持つ性質をすべて選んでください。

5選択10点未回答

直交するベクトルの組はどれですか。

6言葉で説明する25点未回答

最小二乗あてはめの残差がすべての回帰変数と直交する理由と、それがあてはめ値について何を意味するかを2文で説明してください。

数学モードキーボードまたは LaTeX で入力問題1/6 · Ctrl ⏎ で確認

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