এক্সেলে কোভরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স | ধাপে ধাপে গাইড (উদাহরণ সহ)
এক্সেলে কোভরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স
কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স কলামগুলির মধ্যে কভারীয়েন্স এবং কলামগুলির মধ্যে বৈচিত্র্য দেখানোর জন্য একটি বর্গ ম্যাট্রিক্স। এক্সেল বিভিন্ন ডেটা সেটগুলির মধ্যে সমবায় নির্ধারণের জন্য ইনবিল্ট ‘ডেটা বিশ্লেষণ’ সরঞ্জামটি উপস্থাপন করেছে। বর্তমান নিবন্ধটি সহ নিম্নলিখিত বিষয়গুলি অন্তর্ভুক্ত করে এক্সেলের কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের গণনা ব্যাখ্যা করবে
ব্যাখ্যা
কোনও পরিবর্তনশীল কীভাবে অন্য ভেরিয়েবলের সাথে যুক্ত তা বোঝার জন্য ব্যবস্থাগুলি হল কোভারিয়েন্স। নিম্নলিখিত সূত্রটি সমবায় নির্ধারণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
সিওভি (এক্স, ওয়াই) = ∑ (এক্স - এক্স) (y - y) / এন
ডেভাসেটে বিভিন্ন ভেরিয়েবলের মধ্যে উপস্থাপিত সম্পর্কগুলি বোঝার জন্য কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স একটি বর্গ ম্যাট্রিক্স। দুই বা ততোধিক ভেরিয়েবলের মধ্যে সমবায় দেখানো সহজ এবং দরকারী।
সমবায়ার ইতিবাচক এবং নেতিবাচক উভয় মান থাকবে। একটি ধনাত্মক মান নির্দেশ করে যে দুটি পরিবর্তনশীল একই দিকে হ্রাস বা বৃদ্ধি পাবে। একটি নেতিবাচক মান নির্দেশ করে যে একটি ভেরিয়েবল হ্রাস পেলে অন্যান্য পরিবর্তনশীল বৃদ্ধি পায় এবং তাদের মধ্যে একটি বিপরীত সম্পর্ক বিদ্যমান। কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স নিম্নলিখিত ফর্ম্যাটে প্রতিনিধিত্ব করা হয়। ত্রি-মাত্রিক কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স হিসাবে দেখানো হয়েছে
3 × 3 বর্গাকার কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স তৈরি করতে আমাদের ত্রি-মাত্রিক ডেটা থাকা দরকার। ম্যাট্রিক্সের তির্যক মানগুলি এক্স, ওয়াই এবং জেড ভেরিয়েবলের (যেমন সিওভি (এক্স, এক্স), সিওভি (ওয়াই, ওয়াই), এবং সিওভি (জেড, জেড) এর রূপগুলি উপস্থাপন করে। কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সটি তির্যকের ক্ষেত্রে সম্মিলিত। এটি সিওভি (এক্স, ওয়াই) = সিওভি (ওয়াই, এক্স), সিওভি (এক্স, জেড) = সিওভি (জেড, এক্স), এবং সিওভি (জাই, জেড) = সিভি (জেড, ওয়াই) নির্দেশ করে। এই ম্যাট্রিক্স সম্পর্কে মনে রাখার একটি বিষয় হ'ল এন-ডাইমেনশনাল ডেটার জন্য এনএক্সএন কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স থেকে প্রাপ্ত।
এক্সেলে কীভাবে কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স ব্যবহার করবেন?
কোভরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স সহ বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে ব্যবহৃত হয়
- কীভাবে দুটি ভেক্টর একে অপরের সাথে পার্থক্য করছে তা বিশ্লেষণ করে
- দুটি ভেক্টরের মধ্যে নির্ভরতা নিদর্শনগুলি নির্ধারণ করতে মেশিন লার্নিংয়ে ব্যবহৃত হয়
- কোভরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সটি এলোমেলো ভেরিয়েবলের বিভিন্ন মাত্রার মধ্যে সম্পর্ক বলতে ব্যবহৃত হয়
- এলোমেলো ভেরিয়েবলগুলি সম্পর্কিত করতে আর্থিক প্রকৌশলটিতে স্টোকাস্টিক মডেলিংয়ে ব্যবহৃত হয়
- মূল উপাদানটি লিনিয়ার স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলগুলিতে মূল বিভাজনগুলির সাথে প্রবর্তক ম্যাট্রিক্সের আরেকটি প্রয়োগ Princip
- ডেটা বিশ্লেষণে কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রয়েছে।
- কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স ঝুঁকিগুলির অনুমানের জন্য আধুনিক পোর্টফোলিও তত্ত্বে ব্যবহৃত হয়।
- কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের পদক্ষেপগুলি আর্থিক সম্পদের উপর প্রত্যাশার প্রত্যাশায় ব্যবহৃত হয়
এক্সেলে কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের উদাহরণ
এক্সেলে কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স ব্যবহার করার জন্য কয়েকটি উদাহরণ নীচে দেওয়া হল।
আপনি এই কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স এক্সেল টেম্পলেটটি এখানে ডাউনলোড করতে পারেন - কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স এক্সেল টেম্পলেটউদাহরণ # 1
বিভিন্ন বিষয়ে শিক্ষার্থীদের প্রাপ্ত নম্বরগুলি নিয়ে কোভেরিয়েন্স বিশ্লেষণ সম্পাদন করা।
ধাপ 1: অঙ্ক, ইংরেজি এবং বিজ্ঞানের শিক্ষার্থীদের চিহ্ন সহ নিম্নলিখিত তথ্যগুলি চিত্রটিতে প্রদর্শিত হিসাবে বিবেচনা করা হয়েছে।
ধাপ ২: ফিতাটির "ডেটা" ট্যাবে যান এবং ডান পাশের কোণায় 'ডেটা বিশ্লেষণ' সরঞ্জামপ্যাকটি সন্ধান করুন।
যদি "ডেটা বিশ্লেষণ" সরঞ্জামপ্যাক উপলব্ধ না হয় তবে এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন
পদক্ষেপ এক: ‘ফাইল’ ট্যাবে যান এবং তারপরে “বিকল্পগুলি” নির্বাচন করুন।
নীচের স্ক্রিনটি খোলা হবে।
পদক্ষেপ বি: অ্যাড-ইনগুলিতে যান। ম্যানেজ অপশনের অধীনে নিশ্চিত হয়ে নিন যে ‘এক্সেল অ্যাড-ইনস’ নির্বাচন করা হয়েছে এবং চিত্রের মতো প্রদর্শিত ‘গো’ বোতামটি নির্বাচন করুন।
পদক্ষেপ সি: স্ক্রিনশটে প্রদর্শিত হিসাবে "বিশ্লেষণ-সরঞ্জাম পাক" এবং "বিশ্লেষণ-সরঞ্জামপাখ ভিবিএ" নির্বাচন করুন।
এই পদক্ষেপগুলি শেষ করার পরে, "ডেটা বিশ্লেষণ" সরঞ্জাম পাকটি ‘ডেটা’ ট্যাবে যুক্ত করা হয়েছে।
ধাপ 3: ডেটা বিশ্লেষণ ক্লিক করুন। এটি "ডেটা বিশ্লেষণ" ডায়ালগ বাক্সটি খুলবে। স্ক্রোল করে "কোভারিয়েন্স" নির্বাচন করুন এবং "ঠিক আছে" এ ক্লিক করুন।
এটি "Covariance" ডায়ালগ বাক্স প্রদর্শন করে।
পদক্ষেপ 5: বিষয়গুলির নাম সহ ইনপুটের ব্যাপ্তিটি নির্বাচন করুন, "প্রথম সারিতে লেবেলগুলি" চেক করুন এবং বিদ্যমান ওয়ার্কশিটে "আউটপুট পরিসর" দিন। এবং "ওকে" ক্লিক করুন।
পদক্ষেপ:: আমরা নিম্নলিখিত হিসাবে আউটপুট পাবেন -
অ্যাক্সেল কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্সটি ত্রিভুজটির প্রতিসাম্য হওয়ায় ডায়াগোনালের উপরের অংশটি খালি।
উদাহরণ # 2
বিভিন্ন পোর্টফোলিও স্টকের রিটার্নের মধ্যে বৈকল্পিক নির্ধারণের জন্য কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের গণনা।
ধাপ 1: এই উদাহরণস্বরূপ, স্টক রিটার্ন সহ নিম্নলিখিত ডেটা বিবেচনা করা হয়।
ধাপ ২: "ডেটা অ্যানালাইসিস" ডায়ালগ বাক্সটি খোলে এবং স্ক্রোল করে "কোভারিয়েন্স" নির্বাচন করুন এবং "ওকে" ক্লিক করুন।
এটি "Covariance" ডায়ালগ বাক্স প্রদর্শন করে।
ধাপ 3: শিরোনাম সহ ইনপুটের ব্যাপ্তিটি নির্বাচন করুন, "প্রথম সারিতে লেবেলগুলি" চেক করুন এবং বিদ্যমান ওয়ার্কশিটে "আউটপুট পরিসর" দিন। এবং "ওকে" ক্লিক করুন।
পদক্ষেপ 4: আমরা নিম্নলিখিত হিসাবে আউটপুট পাবেন -
কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সটি ত্রিভুজের দিকে প্রতিসাম্যযুক্ত হওয়ায় ত্রিভুজের উপরের অংশটি খালি।
উদাহরণ # 3
কর্পোরেট সংস্থাগুলির শেয়ার মূল্যের জন্য কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের গণনা
ধাপ 1: এই উদাহরণস্বরূপ, বিভিন্ন সংস্থার শেয়ারের দাম সহ নিম্নলিখিত তথ্যগুলি বিবেচনা করা হয়।
ধাপ ২: "ডেটা অ্যানালাইসিস" ডায়ালগ বাক্সটি খোলে, স্ক্রোল করে "কোভারিয়েন্স" নির্বাচন করুন এবং "ওকে" ক্লিক করুন।
এটি "Covariance" ডায়ালগ বাক্স প্রদর্শন করে।
ধাপ 3: শিরোনাম সহ ইনপুটের ব্যাপ্তিটি নির্বাচন করুন, "প্রথম সারিতে লেবেলগুলি" চেক করুন এবং বিদ্যমান ওয়ার্কশিটে "আউটপুট পরিসর" দিন এবং "ঠিক আছে" ক্লিক করুন।
পদক্ষেপ 4: আমরা নিম্নলিখিত হিসাবে আউটপুট পাবেন -
মনে রাখার মতো ঘটনা
- এক্সেলের উপস্থাপিত সমবায় সরঞ্জামটির কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে যার মধ্যে রয়েছে কেবলমাত্র জনসংখ্যার বৈকল্পিক সূত্র নির্ধারণ, কেবলমাত্র নিম্নতর তির্যক মানগুলির সাথে ম্যাট্রিক্স তৈরি করা এবং কেবলমাত্র একটি বৈকল্পিকের জন্য সূত্র বিবেচনা।
- যখন রিটার্নের মানগুলি পরিবর্তন করা হয়, এটি ম্যাট্রিক্সের মানগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপডেট হয় না।
- ম্যাট্রিক্সের উপরের অর্ধেকটি খালি হিসাবে প্রদর্শিত হবে কারণ এটি প্রতিসাম্যযুক্ত এবং আয়না চিত্রের মানগুলি নিম্ন তির্যকটিতে প্রদর্শিত হয়।
