|
การเปรียบเทียบวิธีการประมาณสำหรับการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นพหุเมื่อตัวแปรตามและตัวแปรอิสระมีการสูญหายแบบนอนอิกนอร์เรเบิล |
|---|---|
| รหัสดีโอไอ | |
| Title | การเปรียบเทียบวิธีการประมาณสำหรับการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นพหุเมื่อตัวแปรตามและตัวแปรอิสระมีการสูญหายแบบนอนอิกนอร์เรเบิล |
| Creator | วริษฐา กณิกนันต์ |
| Contributor | อนุภาพ สมบูรณ์สวัสดี |
| Publisher | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
| Publication Year | 2555 |
| Keyword | การวิเคราะห์การถดถอย, ข้อมูลสูญหาย (สถิติ), ทฤษฎีการประมาณค่า, Regression analysis, Missing observations (Statistics), Estimation theory |
| Abstract | การศึกษาในครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบวิธีการประมาณตัวแบบการถดถอยเชิงเส้นพหุ เมื่อตัวแปรตามและตัวแปรอิสระมีการสูญหายแบบนอนอิกนอร์เรเบิล วิธีการประมาณที่ใช้ในการศึกษาครั้งนี้คือ วิธี EM Algorithm (EM) วิธี K-Nearest Neighbor (KNN) และวิธี Predictive Mean Matching (PMM) ข้อมูลที่ใช้ในการศึกษาได้จากการจำลองโดยมีสัดส่วนของการสูญหายของข้อมูล 3 ระดับคือ 10% 20% และ 30% และมีระดับการสูญหายแบบนอนอิกนอร์เรเบิล 3 ระดับคือ ไม่มี ปานกลาง และสูง ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสอง (Average Mean Square Error : AMSE) ของแต่ละวิธีการจะใช้เปรียบเทียบโดยวิธีการที่ดีที่สุดจะมีค่า AMSE น้อยที่สุดจะเป็นวิธีการที่ดีที่สุด ผลการวิจัย พบว่า i) ในกรณีส่วนใหญ่วิธีการ KNN จะเป็นวิธีการประมาณที่ดีที่สุด โดยเฉพาะเมื่อส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของความคลาดเคลื่อนมีขนาดปานกลางและสูง (30 และ 90) ii) สัดส่วนการสูญหายและระดับการสูญหายแบบนอนอิกนอร์เรเบิลที่สูงมีผลทำให้วิธีการ EM เป็นวิธีการประมาณค่าที่ดีที่สุดในบางกรณี โดยเฉพาะเมื่อส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของความคลาดเคลื่อนมีขนาดเล็ก(10) iii) วิธีการประมาณทุกวิธีจะมีประสิทธิภาพน้อยลงเมื่อส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของความคลาดเคลื่อน สัดส่วนของการสูญหาย และระดับการสูญหายแบบนอนอิกนอร์เรเบิลเพิ่มสูงขึ้น |
| URL Website | cuir.car.chula.ac.th |
