Please use this identifier to cite or link to this item: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/22056
Title: การคัดเลือกตัวแบบไม่ติดกลุ่มอย่างสมบูรณ์ของตัวแบบการถดถอยโลจิสติกแบบ 2 ประเภทโดยใช้ฟังก์ชันโลจิทเป็นฟังก์ชันเชื่อมโยง
Other Titles: The strictly non-nested model selection of binary logistic regression model using logit function as a link function
Authors: ศริญณา มาปลูก
Advisors: สุพล ดุรงค์วัฒนา
Other author: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี
Advisor's Email: fcomsdu@acc.chula.ac.th
Subjects: การวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติก
การประมาณค่าพารามิเตอร์
Issue Date: 2554
Publisher: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract: การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อคัดเลือกตัวแบบไม่ติดกลุ่มอย่างสมบูรณ์ของตัวแบบการถดถอยโลจิสติกแบบ 2 ประเภท โดยใช้ฟังก์ชันโลจิทเป็นฟังก์ชันเชื่อมโยง ปัจจัยที่ส่งผลต่อตัวแบบที่ถูกคัดเลือกคือ คู่ลำดับของตัวแปรในตัวแบบแรก (p1) และจำนวนตัวแปรในตัวแบบที่สอง(p2); (p1,p2); (5,2), (5,3), (5,4), (5,5), (2,5), (3,5), (4,5), (4,2), (4,3), (4,4), (2,4), (3,4), (3,2), (3,3), (2,3), (2,2) ขนาดตัวอย่าง(n) คือ 50,100,150, 200 และ 250 และระดับความสัมพันธ์ในแต่ละคู่ของตัวแปรอิสระมีความสัมพันธ์กันในระดับน้อย ปานกลาง และมาก ซึ่งข้อมูลทั้งหมดนี้ใช้การจำลองโดยเทคนิคมอนติ คาร์โล ด้วยโปรแกรม R โดยใช้พื้นที่ใต้โค้ง ROC สูงสุดเป็นเกณฑ์ในการคัดเลือก ผลการวิจัยสรุปได้ดังนี้ กรณีพิจารณาในแต่ละตัวแบบ กรณีขนาดตัวอย่าง เมื่อขนาดตัวอย่างมีขนาดเพิ่มขึ้น ภายใต้ขอบเขตระดับความสัมพันธ์ในแต่ละคู่ของตัวแปรอิสระอยู่ในระดับเดียวกันและจำนวนตัวแปรอิสระของแต่ละตัวแบบคงที่ ค่าเฉลี่ยพื้นที่ใต้โค้ง ROC จะมีค่าเพิ่มขึ้นด้วย ระดับความสัมพันธ์ในแต่ละคู่ของตัวแปรอิสระมีค่าเพิ่มขึ้น ภายใต้ขอบเขตขนาดตัวอย่างและจำนวนตัวแปรอิสระของแต่ละตัวแบบคงที่ ค่าเฉลี่ยพื้นที่ใต้โค้ง ROC จะมีค่าลดลง กรณีพิจารณาจำนวนตัวแปรอิสระ เมื่อจำนวนตัวแปรอิสระเพิ่มขึ้น ภายใต้ขอบเขตระดับความสัมพันธ์ในแต่ละคู่ของตัวแปรอิสระอยู่ในระดับเดียวกันและขนาดตัวอย่างของแต่ละตัวแบบคงที่ จะทำให้ค่าเฉลี่ยพื้นที่ใต้โค้ง ROC เพิ่มสูงขึ้นด้วย ดังนั้นระดับความสัมพันธ์ในแต่ละคู่ของตัวแปรอิสระ ขนาดตัวอย่างและจำนวนตัวแปรอิสระ เป็นปัจจัยที่มีผลต่อการคัดเลือกตัวแบบ ผลการคัดเลือกตัวแบบ เมื่อจำนวนตัวแปรอิสระในตัวแบบที่ 1 น้อยกว่าจำนวนตัวแปรอิสระในตัวแบบที่ 2 เมื่อระดับความสัมพันธ์ในแต่ละคู่ของตัวแปรอิสระในตัวแบบที่ 1 มากกว่าหรือเท่ากับระดับความสัมพันธ์ในแต่ละคู่ของตัวแปรอิสระในตัวแบบที่ 2 จะทำการคัดเลือกตัวแบบที่ 2 เมื่อจำนวนตัวแปรอิสระในตัวแบบที่ 1 มากกว่าจำนวนตัวแปรอิสระในตัวแบบที่ 2เมื่อระดับความสัมพันธ์ในแต่ละคู่ของตัวแปรอิสระในตัวแบบที่ 1 น้อยกว่าหรือเท่ากับระดับความสัมพันธ์ในแต่ละคู่ของตัวแปรอิสระในตัวแบบที่ 2 จะทำการคัดเลือกตัวแบบที่ 1
Other Abstract: The purpose of this study is to select the strictly non-nested model of binary logistic regression model using logit function as a link function. The factors affecting selected model are ordered pairs of number independent variables in the first model (p1) and the second model (p2); (p1, p2); (5, 2), (5, 3), (5, 4), (5, 5), (2, 5), (3, 5), (4, 5), (4, 2), (4, 3), (4, 4), (2, 4), (3, 4), (3, 2), (3, 3), (2, 3), (2, 2), the sample size (n); 50, 100, 150, 200 and 250 and the degree of pair-wise correlation independent variables of the levels low, medium and high. The data in all situations are generated using Monte Cario technique through R-program. The selection criterion is the maximum of the area under ROC curve. The results are summarized as follow: As sample size changed but the other factors are kept constant, when the sample size increases, area under the curve increased. As the degree of pair-wise correlation of variables but the other factors are kept constant, when the degree of pair-wise correlation of variables increases, area under the curve decreased. As the number of independent variables changed but the other factors are kept constant, when the number of independent variables increases, area under the curve increased. Therefore, sample size, the degree of pair-wise correlation of variables and the number of independent variables affect the selection of the strictly non-nested binary logistic regression model.
Description: วิทยานิพนธ์ (สต.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2554
Degree Name: สถิติศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level: ปริญญาโท
Degree Discipline: สถิติ
URI: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/22056
Type: Thesis
Appears in Collections:Acctn - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
sarinna_ma.pdf1.75 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.