মাল্টিকোলিনিয়ারিটি
মাল্টিকোলিনিয়ারিটি: একটি বিস্তারিত আলোচনা
ভূমিকা
মাল্টিকোলিনিয়ারিটি হলো রৈখিক রিগ্রেশন-এর একটি গুরুত্বপূর্ণ সমস্যা। এটি তখন ঘটে যখন একটি রিগ্রেশন মডেল-এর দুটি বা ততোধিক স্বাধীন চলক একে অপরের সাথে উচ্চ মাত্রায় সম্পর্কযুক্ত থাকে। এই সমস্যাটি মডেলের স্থায়িত্ব এবং ব্যাখ্যার ক্ষমতাকে প্রভাবিত করে। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, যদিও সরাসরি মাল্টিকোলিনিয়ারিটি ব্যবহৃত হয় না, তবে এর ধারণাটি বিভিন্ন টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটর এবং ভলিউম বিশ্লেষণের মাধ্যমে ট্রেডিংয়ের সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়ক হতে পারে। এই নিবন্ধে মাল্টিকোলিনিয়ারিটির ধারণা, কারণ, প্রভাব, সনাক্তকরণ এবং সমাধানের উপায় নিয়ে বিস্তারিত আলোচনা করা হলো।
মাল্টিকোলিনিয়ারিটির সংজ্ঞা
মাল্টিকোলিনিয়ারিটি (Multicollinearity) শব্দটি দুটি অংশের সমন্বয়ে গঠিত: ‘মাল্টি’ মানে বহু এবং ‘কলিনিয়ারিটি’ মানে সারিবদ্ধতা। সুতরাং, মাল্টিকোলিনিয়ারিটি হলো একাধিক চলকের মধ্যে উচ্চমাত্রার সম্ভাব্য সম্পর্ক। যখন কোনো ডেটা সেট-এ দুটি বা ততোধিক চলক একে অপরের সাথে দৃঢ়ভাবে সম্পর্কিত থাকে, তখন তাদের মধ্যে একটিকে অন্যটির মাধ্যমে সহজেই অনুমান করা যায়। এর ফলে রিগ্রেশন মডেল-এর সহগগুলি অস্থিতিশীল হয়ে পড়ে এবং মডেলের নির্ভরযোগ্যতা কমে যায়।
মাল্টিকোলিনিয়ারিটির কারণ
মাল্টিকোলিনিয়ারিটি বিভিন্ন কারণে ঘটতে পারে। নিচে কয়েকটি প্রধান কারণ আলোচনা করা হলো:
১. ডেটা সংগ্রহের পদ্ধতি: অনেক সময় ডেটা সংগ্রহের পদ্ধতিগত ত্রুটির কারণে মাল্টিকোলিনিয়ারিটি দেখা যায়। উদাহরণস্বরূপ, যদি একই উৎস থেকে একাধিক চলকের ডেটা সংগ্রহ করা হয়, তবে তাদের মধ্যে সম্পর্ক থাকার সম্ভাবনা থাকে।
২. মডেলের গঠন: মডেলের গঠন ত্রুটিপূর্ণ হলে বা অপ্রয়োজনীয় চলক অন্তর্ভুক্ত করলে মাল্টিকোলিনিয়ারিটি সৃষ্টি হতে পারে।
৩. নমুনা আকার: ছোট আকারের নমুনা (Sample) ব্যবহার করলে মাল্টিকোলিনিয়ারিটি নির্ণয় করা কঠিন হতে পারে।
৪. চলকের মধ্যে অন্তর্নিহিত সম্পর্ক: কিছু চলকের মধ্যে স্বাভাবিকভাবেই সম্পর্ক থাকতে পারে। যেমন - কোনো কোম্পানির আয় এবং মুনাফা সাধারণত একে অপরের সাথে সম্পর্কিত।
মাল্টিকোলিনিয়ারিটির প্রভাব
মাল্টিকোলিনিয়ারিটি রিগ্রেশন মডেলের উপর নানা ধরনের নেতিবাচক প্রভাব ফেলে। এর মধ্যে কয়েকটি প্রধান প্রভাব নিচে উল্লেখ করা হলো:
১. অস্থিতিশীল সহগ: মাল্টিকোলিনিয়ারিটির কারণে রিগ্রেশন সহগগুলি (Regression coefficients) খুব সংবেদনশীল হয়ে যায়। সামান্য ডেটার পরিবর্তনেও এই সহগগুলির মান অনেক বেশি পরিবর্তিত হতে পারে।
২. স্ফীত ভেদাঙ্ক (Inflated Variance): মাল্টিকোলিনিয়ারিটির কারণে সহগগুলির ভেদাঙ্ক (Variance) বৃদ্ধি পায়। এর ফলে আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান (Confidence interval) প্রশস্ত হয় এবং অনুমানের নির্ভুলতা কমে যায়।
৩. ভুল ব্যাখ্যা: মাল্টিকোলিনিয়ারিটির কারণে চলকগুলির তাৎপর্য (Significance) ভুলভাবে নির্ণয় করা হতে পারে। কোনো চলক আসলে গুরুত্বপূর্ণ হওয়া সত্ত্বেও মাল্টিকোলিনিয়ারিটির কারণে সেটি অ-তাৎপর্যপূর্ণ মনে হতে পারে।
৪. দুর্বল পূর্বাভাস: মাল্টিকোলিনিয়ারিটি মডেলের পূর্বাভাস ক্ষমতাকে দুর্বল করে দিতে পারে।
মাল্টিকোলিনিয়ারিটি সনাক্তকরণ
মাল্টিকোলিনিয়ারিটি সনাক্তকরণের জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি রয়েছে। নিচে কয়েকটি বহুল ব্যবহৃত পদ্ধতি আলোচনা করা হলো:
১. পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স (Correlation Matrix): পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্সের মাধ্যমে চলকগুলির মধ্যেকার সম্পর্ক পরিমাপ করা হয়। যদি দুটি চলকের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক 0.8 বা তার বেশি হয়, তবে মাল্টিকোলিনিয়ারিটি থাকার সম্ভাবনা রয়েছে।
২. ভেদাঙ্ক স্ফীতি ফ্যাক্টর (Variance Inflation Factor - VIF): VIF হলো মাল্টিকোলিনিয়ারিটি নির্ণয়ের একটি জনপ্রিয় পদ্ধতি। VIF প্রতিটি চলকের জন্য গণনা করা হয় এবং এর মান 10-এর বেশি হলে মাল্টিকোলিনিয়ারিটি বিদ্যমান বলে ধরা হয়। VIF নির্ণয়ের সূত্রটি হলো: VIF = 1 / (1 - R^2), যেখানে R^2 হলো অন্য চলকগুলির সাপেক্ষে একটি চলকের নির্ণায়ক (Determinant)।
| VIF মান | মাল্টিকোলিনিয়ারিটির মাত্রা |
| 1 | কোনো মাল্টিকোলিনিয়ারিটি নেই |
| 1 – 5 | মৃদু মাল্টিকোলিনিয়ারিটি |
| 5 – 10 | মাঝারি মাল্টিকোলিনিয়ারিটি |
| 10 এর বেশি | মারাত্মক মাল্টিকোলিনিয়ারিটি |
৩. টলারেন্স (Tolerance): টলারেন্স হলো VIF-এর বিপরীত মান। এটি নির্ণয় করা হয় 1 / VIF এর মাধ্যমে। টলারেন্সের মান 0.1 এর কম হলে মাল্টিকোলিনিয়ারিটি বিদ্যমান বলে ধরা হয়।
৪. শর্ত সূচক (Condition Index): শর্ত সূচক মাল্টিকোলিনিয়ারিটি নির্ণয়ের জন্য একটি জটিল পদ্ধতি। এটি Eigenvalue এবং Eigenvector-এর উপর ভিত্তি করে গণনা করা হয়।
মাল্টিকোলিনিয়ারিটি সমাধানের উপায়
মাল্টিকোলিনিয়ারিটি দূর করার জন্য বিভিন্ন পদক্ষেপ গ্রহণ করা যেতে পারে। নিচে কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ উপায় আলোচনা করা হলো:
১. চলক অপসারণ: মাল্টিকোলিনিয়ারিটির প্রধান কারণ যদি হয় অপ্রয়োজনীয় চলক, তবে মডেল থেকে সেই চলকগুলি অপসারণ করা যেতে পারে।
২. চলক রূপান্তর: চলকগুলিকে লগারিদম, বর্গ, বা অন্য কোনো গাণিতিক ফাংশনের মাধ্যমে রূপান্তর করে মাল্টিকোলিনিয়ারিটি কমানো যেতে পারে।
৩. প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ (Principal Component Analysis - PCA): PCA একটি পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি যা একাধিক চলককে কয়েকটি লম্বভাবে অবস্থিত প্রধান উপাদানে (Principal components) রূপান্তরিত করে। এই উপাদানগুলি একে অপরের সাথে সম্পর্কযুক্ত নয় এবং মাল্টিকোলিনিয়ারিটি হ্রাস করে।
৪. রিজ রিগ্রেশন (Ridge Regression): রিজ রিগ্রেশন হলো একটি নিয়মিতকরণ (Regularization) পদ্ধতি যা মাল্টিকোলিনিয়ারিটির কারণে সহগগুলির স্ফীতি কমাতে সাহায্য করে।
৫. ল্যাসো রিগ্রেশন (Lasso Regression): ল্যাসো রিগ্রেশনও একটি নিয়মিতকরণ পদ্ধতি, যা কিছু সহগকে শূন্য করে দিতে পারে, যার ফলে মডেল আরও সরল হয় এবং মাল্টিকোলিনিয়ারিটির প্রভাব কমে যায়।
বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ মাল্টিকোলিনিয়ারিটির প্রাসঙ্গিকতা
যদিও বাইনারি অপশন ট্রেডিং সরাসরি মাল্টিকোলিনিয়ারিটি ব্যবহার করে না, তবে এর ধারণাটি টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ এবং ভলিউম বিশ্লেষণ-এর ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, বিভিন্ন ইন্ডিকেটর (যেমন: মুভিং এভারেজ, আরএসআই, এমএসিডি) প্রায়শই একে অপরের সাথে সম্পর্কযুক্ত থাকে। যদি দুটি ইন্ডিকেটর একই তথ্য প্রদান করে, তবে তাদের মধ্যে মাল্টিকোলিনিয়ারিটির মতো পরিস্থিতি সৃষ্টি হতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি দুটি মুভিং এভারেজ (যেমন: ৫০ দিনের এবং ২০০ দিনের) ব্যবহার করেন, তবে এই দুটি এভারেজের মধ্যে একটি সম্পর্ক থাকতে পারে। সেক্ষেত্রে, একটি এভারেজকে বাদ দিয়ে অন্যটি ব্যবহার করা অথবা উভয় এভারেজের সমন্বয়ে একটি নতুন সংকেত তৈরি করা যেতে পারে।
ভলিউম বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে, ভলিউম এবং মূল্যের মধ্যে সম্পর্ক মাল্টিকোলিনিয়ারিটির ধারণা দিতে পারে। যদি ভলিউম এবং মূল্যের মধ্যে উচ্চ সম্পর্ক থাকে, তবে একটিকে বাদ দিয়ে অন্যটির উপর ভিত্তি করে ট্রেডিংয়ের সিদ্ধান্ত নেওয়া যেতে পারে।
এছাড়াও, অর্থনৈতিক সূচক (Economic indicators) যেমন - জিডিপি (GDP), মুদ্রাস্ফীতি (Inflation), এবং বেকারত্বের হার (Unemployment rate) - এর মধ্যে মাল্টিকোলিনিয়ারিটি থাকতে পারে। এই সূচকগুলির মধ্যে সম্পর্ক বিবেচনা করে ট্রেডিংয়ের সিদ্ধান্ত নেওয়া উচিত।
উপসংহার
মাল্টিকোলিনিয়ারিটি একটি গুরুত্বপূর্ণ পরিসংখ্যানিক সমস্যা যা রিগ্রেশন মডেল-এর নির্ভরযোগ্যতা এবং ব্যাখ্যার ক্ষমতাকে প্রভাবিত করে। মাল্টিকোলিনিয়ারিটি সনাক্তকরণ এবং সমাধানের জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি রয়েছে। বাইনারি অপশন ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, যদিও সরাসরি মাল্টিকোলিনিয়ারিটি ব্যবহার করা হয় না, তবে এর ধারণাটি টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটর এবং ভলিউম বিশ্লেষণের মাধ্যমে ট্রেডিংয়ের সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়ক হতে পারে। তাই, একজন সফল ট্রেডার হিসেবে মাল্টিকোলিনিয়ারিটির ধারণা সম্পর্কে অবগত থাকা জরুরি।
আরও জানতে:
- রৈখিক রিগ্রেশন
- স্থায়িত্ব
- সম্ভাব্য সম্পর্ক
- ডেটা সংগ্রহ
- রিগ্রেশন সহগ
- ভেদাঙ্ক
- আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান
- অনুমান
- টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটর
- ভলিউম বিশ্লেষণ
- মুভিং এভারেজ
- আরএসআই
- এমএসিডি
- অর্থনৈতিক সূচক
- জিডিপি
- মুদ্রাস্ফীতি
- বেকারত্বের হার
- প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ
- রিজ রিগ্রেশন
- ল্যাসো রিগ্রেশন
এখনই ট্রেডিং শুরু করুন
IQ Option-এ নিবন্ধন করুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $10) Pocket Option-এ অ্যাকাউন্ট খুলুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $5)
আমাদের সম্প্রদায়ে যোগ দিন
আমাদের টেলিগ্রাম চ্যানেলে যোগ দিন @strategybin এবং পান: ✓ দৈনিক ট্রেডিং সংকেত ✓ একচেটিয়া কৌশলগত বিশ্লেষণ ✓ বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে বিজ্ঞপ্তি ✓ নতুনদের জন্য শিক্ষামূলক উপকরণ
