Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/12153
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorธีระพร วีระถาวร-
dc.contributor.authorสมบูรณ์ ชาวชายโขง-
dc.contributor.otherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. บัณฑิตวิทยาลัย-
dc.date.accessioned2010-03-11T04:50:38Z-
dc.date.available2010-03-11T04:50:38Z-
dc.date.issued2539-
dc.identifier.isbn9746357581-
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/12153-
dc.descriptionวิทยานิพนธ์ (สต.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2539en
dc.description.abstractการวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพในการตรวจสอบค่าผิดปรกติของตัวสถิติทดสอบ 4 ตัว ซึ่งได้แก่ ตัวสถิติทดสอบของเมอร์วีน จี มาราซิง (MV) ตัวสถิติทดสอบของฮาไดและไซมันนอฟฟ์ (HS) ตัวสถิติทดสอบเวียนเกิดโดยลำดับ (SRM) และตัวสถิติทดสอบเวียนเกิดดัดแปร (MRM) ในการวิเคราะห์ความถดถอยเชิงเส้น โดยศึกษาในกรณีความคลาดเคลื่อนมีการแจกแจงแบบหางยาวกว่าการแจกแจงปรกติและการแจกแจงเบ้ ซึ่งแต่ละการแจกแจงจะศึกษาในกรณีที่ระดับจำนวนตัวแปรอิสระเท่ากับ 1, 3 และ 5 ขนาดตัวอย่างเท่ากับ 20, 50 และ 100 และจำนวนค่าผิดปรกติเท่ากับ 1, 2 และ 3 ค่าตามลำดับ ผลสรุปของการวิจัยมีดังนี้ โดยทั่วไปของทุกการแจกแจงที่ศึกษาพบว่าตัวสถิติทดสอบ MV, SRM และ MRM ควบคุมความน่าจะเป็นของความผิดพลาดประเภทที่ 1 ได้ดีใกล้เคียงกัน ส่วนตัวสถิติทดสอบ HS ควบคุมความน่าจะเป็นของความผิดพลาดประเภทที่ 1 ได้ดีเมื่อขนาดตัวอย่างใหญ่ ผลการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของตัวสถิติทดสอบด้วยความน่าจะเป็นที่พบค่าผิดปรกติจริงทุกค่า (p [subscript 1]), ความน่าจะเป็นซึ่งทำให้เกิดมาซคคิงเอฟเฟ็ค (p [subscript 2]) และความน่าจะเป็นซึ่งทำให้เกิดซวอมพิงเอฟเฟ็ค (p [subscript 3]) พบว่ากรณีที่จำนวนค่าผิดปรกติเท่ากับ 1 ค่า ตัวสถิติทดสอบ MRM มีประสิทธิภาพดีที่สุด รองลงมาคือตัวสถิติทดสอบ HS และ SRM แต่ตัวสถิติทดสอบ MV มีประสิทธิภาพต่ำที่สุด ส่วนกรณีที่มีจำนวนค่าผิดปรกติ 2 และ 3 ค่า ตัวสถิติทดสอบ HS มีประสิทธิภาพดีที่สุด รองลงมาคือตัวสถิติทดสอบ MV และ SRM ส่วนตัวสถิติทดสอบ MRM มีประสิทธิภาพต่ำที่สุด ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อประสิทธิภาพของตัวสถิติทดสอบเรียงจากมากไปน้อยได้แก่ ค่าพารามิเตอร์แสดงตำแหน่ง, ค่าพารามิเตอร์แสดงสเกล, จำนวนค่าผิดปรกติ, จำนวนตัวแปรอิสระและขนาดตัวอย่างตามลำดับen
dc.description.abstractalternativeThis research has an objective to compare efficiency of detecting outliers in linear regression among four procedures ; that are, Mervyn G. Marasinge’s Procedure (MV), Hadi and Simonnoff’s Procedure (HS), Sequential Recusive Method (SRM) and Modified Recursive Method (MRM). These procedures were used to detect outliers with a view to study of error distributions ; that are heavy-tailed and skewed distributions. Each of these cases will be studied for independent variable numbers are 1, 3 and 5, the sample sizes are 20, 50 and 100, outlier numbers are 1, 2 and 3, respectively. The result of the research can be concluded as follow: All of distributions types studied are generally found that MV’s, SRM’s and MRM’s test statistics are able to control probability of type I error equivalently well. Another test statistics, HS is able to control probability of type I error quite well with large sample sizes. The consequence of comparison efficiency of detecting outliers with probability of an exactly correct identification (p [subscript 1]), probability of masking effect (p [subscript 2]), and probability of swamping effect (p [subscript 3]), indicate that in case of outlier number of 1, MRM’s test statistics is the most effective, HS’s and MV’s are effective respectively, but MV’s is the lowest effective. In case outlier number of 2 and 3, HS’s test statistics is the most effective, MV’s and SRM’s are effective respectively, but MRM’s is the lowest effective. The factors influential to the efficiency of detecting outliers from more to less are location parameter, scale parameter, outlier numbers, independent numbers and sample size, respectively.en
dc.format.extent715999 bytes-
dc.format.extent702972 bytes-
dc.format.extent629076 bytes-
dc.format.extent722868 bytes-
dc.format.extent4531887 bytes-
dc.format.extent437283 bytes-
dc.format.extent1846289 bytes-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isothes
dc.publisherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen
dc.rightsจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen
dc.subjectข้อมูลผิดปกติ (สถิติ)en
dc.subjectการวิเคราะห์การถดถอยen
dc.titleการเปรียบเทียบวิธีการตรวจสอบค่าผิดปรกติ ในการวิเคราะห์ความถดถอยเชิงเส้นในกรณีที่มีมาซคคิง และซวอมพิงเอฟเฟ็คen
dc.title.alternativeComparison on detecting outlier methods in linear regression analysis having masking and swamping effectsen
dc.typeThesises
dc.degree.nameสถิติศาสตรมหาบัณฑิตes
dc.degree.levelปริญญาโทes
dc.degree.disciplineสถิติes
dc.degree.grantorจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen
dc.email.advisorTheeraporn.V@Chula.ac.th-
Appears in Collections:Grad - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Somboon_Ch_front.pdf699.22 kBAdobe PDFView/Open
Somboon_Ch_ch1.pdf686.5 kBAdobe PDFView/Open
Somboon_Ch_ch2.pdf614.33 kBAdobe PDFView/Open
Somboon_Ch_ch3.pdf705.93 kBAdobe PDFView/Open
Somboon_Ch_ch4.pdf4.43 MBAdobe PDFView/Open
Somboon_Ch_ch5.pdf427.03 kBAdobe PDFView/Open
Somboon_Ch_back.pdf1.8 MBAdobe PDFView/Open


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