การเปรียบเทียบวิธีการประมาณค่าสูญหายแบบนอนอิกนอร์เรเบิลในการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นพหุ
รหัสดีโอไอ
Title การเปรียบเทียบวิธีการประมาณค่าสูญหายแบบนอนอิกนอร์เรเบิลในการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นพหุ
Creator อุษณีย์ วงศ์อามาตย์
Contributor อนุภาพ สมบูรณ์สวัสดี
Publisher จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Publication Year 2555
Keyword การประมาณค่าพารามิเตอร์, การวิเคราะห์การถดถอย, Parameter estimation, Regression analysis
Abstract ข้อมูลสูญหายเป็นปัญหาที่พบได้ทั่วไปในงานวิจัยทุกสาขา การสูญหายของข้อมูลที่มีความสัมพันธ์กับพารามิเตอร์อาจนำไปสู่ปัญหาที่ร้ายแรงในการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งการสูญหายในลักษณะนี้เป็นการสูญหายแบบนอนอิกนอร์เรเบิล วิธีการหนึ่งที่ใช้แก้ไขปัญหาดังกล่าวคือการประมาณค่าที่สูญหายโดยวิธีการต่างๆ งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและเปรียบเทียบวิธีการประมาณค่าสูญหายในการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นพหุ เมื่อข้อมูลตัวแปรตามมีการสูญหายแบบนอนอิกนอร์เรเบิล วิธีการประมาณค่าสูญหายที่ใช้ในงานการวิจัยนี้คือ วิธี EM Algorithm (EM) วิธี K-Nearest Neighbor Imputation (KNN) และวิธี Predictive Mean Matching Imputation (PMM) ข้อมูลที่ใช้ในการศึกษาได้จากการจำลองโดยมีสัดส่วนของการสูญหาย 3 ระดับคือ 10%, 20%, 30% และมีระดับของการสูญหายแบบนอนอิกนอร์เรเบิล 3 ระดับคือ ไม่มี, ปานกลาง, สูง จากการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสอง (average mean square error; AMSE) พบว่า i) วิธีการประมาณทุกวิธีสามารถประมาณได้ดีขึ้นเมื่อขนาดตัวอย่างมีขนาดใหญ่ขึ้น ii) วิธีการประมาณทุกวิธีประมาณได้แย่ลงเมื่อส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของค่าความคลาดเคลื่อน สัดส่วนของการสูญหาย และ ระดับของการสูญหายแบบอิกนอร์เรเบิล มีค่าเพิ่มขึ้น iii) โดยรวมแล้วิธี EM ประมาณค่าได้ดีที่สุดเมื่อส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของค่าความคลาดเคลื่อนมีค่าไม่สูง (10-30) และ iv) วิธี KNN ประมาณค่าได้ดีที่สุดเมื่อส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของค่าความคลาดเคลื่อนมีค่าสูง (90)
URL Website cuir.car.chula.ac.th
Chulalongkorn University

บรรณานุกรม

EndNote

APA

Chicago

MLA

ดิจิตอลไฟล์

Digital File #1
DOI Smart-Search
สวัสดีค่ะ ยินดีให้บริการสอบถาม และสืบค้นข้อมูลตัวระบุวัตถุดิจิทัล (ดีโอไอ) สำนักการวิจัยแห่งชาติ (วช.) ค่ะ