Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/26503
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorมานพ วราภักดิ์-
dc.contributor.authorกนกพร แซ่อึ้ง-
dc.contributor.otherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี-
dc.date.accessioned2012-11-28T02:56:54Z-
dc.date.available2012-11-28T02:56:54Z-
dc.date.issued2547-
dc.identifier.isbn9745319368-
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/26503-
dc.descriptionวิทยานิพนธ์ (สต.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2547en
dc.description.abstractเปรียบเทียบอำนาจการทดสอบของตัวสถิติทดสอบเทียบความกลมกลืนสำหรับการแจกแจงแบบปกติ ตัวสถิติทดสอบ 3 ตัว คือ ตัวสถิติทดสอบ Filliben (r), ตัวสถิติทดสอบ Zₐ และตัวสถิติทดสอบ Zc โดยพิจารณาจากความสามารถในการควบคุมความน่าจะเป็นของความคลาดเคลื่อน ประเภทที่ 1 และอำนาจการทดสอบ เมื่อประชากรมีการแจกแจงแบบไม่ปกติ ได้แก่ ลอกนอร์มอล เบตา แกมมา ที และจอห์นสัน ขนาดตัวอย่าง (n) คือ 10, 15, 20, 30, 40, 50, 60, 70 และ 80 ณ ระดับนัยสำคัญ (α) 0.01, 0.05 และ 0.10 ในการวิจัยครั้งนี้จำลองสถานการณ์การทดลองด้วยเทคนิคมอนติคาร์โล ซึ่งทำการจำลองซ้ำ 1,000 รอบ ในแต่ละสถานการณ์ ผลสรุปของการวิจัยมีดังนี้ 1. ความน่าจะเป็นของความคลาดเคลื่อนประเภทที่ 1 ตัวสถิติทดสอบทั้ง 3 ตัว สามารถควบคุมความน่าจะเป็นของความคลาดเคลื่อนประเภทที่ 1 ได้ในทุกกรณีที่ศึกษา 2. อำนาจการทดสอบ กรณีประชากรมีการแจกแจงแบบใกล้เคียงปกติ ตัวสถิติทดสอบ Zc มีอำนาจการทดสอบสูงสุด ในทุกขนาด n ที่ α = 0.01 และตัวสถิติทดสอบ r มีอำนาจการทดสอบสูงสุด ในทุกขนาด n ที่ α = 0.05 และ 0.10 กรณีประชากรมีการแจกแจงแบบสมมาตรหางสั้น ตัวสถิติทดสอบ Zc มีอำนาจการทดสอบสูงสุด ในทุกขนาด n และทุก α แต่เมื่อสัมประสิทธิ์ความโด่ง Y₂ ≤ 1.24 และ n ≤ 30 ตัวสถิติทดสอบทัง 3 ตัวให้อำนาจการทดสอบใกล้เคียงกัน กรณีประชากรมีการแจกแจงแบบสมมาตรหางยาว ตัวสถิติทดสอบ r มีอำนาจการทดสอบสูงสุด ใน ทุกขนาด n และทุก α กรณีประชากรมีการแจกแจงแบบไม่สมมาตรหางสั้น ตัวสถิติทดสอบ Zₐ มีอำนาจการทดสอบสูงสุดในทุกขนาด n และทุก α แต่เมื่อค่าสัมบูรณ์ของสัมประสิทธิ์ความเบ้ │Y₁│≥ 0.64, Y₂ ≤ 2.14 และ n ≥ 50 ตัว สถิติทดสอบทั้ง 3 ตัวให้อำนาจการทดสอบใกล้เคียงกัน กรณีประชากรมีการแจกแจงแบบไม่สมมาตรหางยาว ตัวสถิติทดสอบ Zₐ มีอำนาจการทดสอบสูงสุดในทุกขนาด n และทุก α แต่เมื่อ│Y₁│≥ 2, Y₂ ≤ 9, n ≥ 40 ที่ α = 0.01หรือเมื่อ│Y₁│ ≥ 164> Y₂ ≥ 5.5 , ในทุกขนาด n ที่ α = 0.05 and 0.10 ตัวสถิติทดสอบทั้ง 3 ตัวให้อำนาจการทดสอบใกล้เคียงกันอำนาจการทดสอบของตัวสถิติทดสอบทั้ง 3 ตัว แปรผันตามขนาดตัวอย่าง และระดับนัยสำคัญ-
dc.description.abstractalternativeTo compare power of the test of three statistics for testing goodness- of-fit test for the normal distribution. The three test statistics are Filliben test statistic (r), Za test statistic, and Zc test statistic. By considering the ability of controlling the probability of type I error and the power of the test when the population are lognormal, beta, gamma, t, and Johnson. Sample sizes (n) are 10,15, 20,30,40,50, 60, 70, and 80. Significance levels (α) are 0.01, 0.05 and 0.10. For this research, The power of the test are computed through the Monte Carlo Simulation method. This simulation is repeated 1,000 times in each situation. The results of this research can be summarized as follows: 1. Probability of type I error. The three test statistics can control the probability of type I error for all situation. 2. Power of the test. Case of populations are closed to normal distributions, Zc test statistic has the highest power for all n at α = 0.01, and r test statistic has the highest power for all n at α = 0.05 and 0.10. Case of populations are symmetric short-tailed distributions, Zc test statistic has the highest power for all n and all α but when coefficient of kurtosis Y₂ ≤ 1.24 and n ≥ 30, the three test statistics have nearly same power. Case of populations are symmetric long-tailed distributions, r test statistic has the highest power for all n and all α. Case of populations are asymmetric short-tailed distributions, Za test statistic has the highest power for all n and all α but when the absolute of coefficient of skew │Y₁ │≥ 0.64, Y₂ ≤ 2.14 and n ≥ 50 three test statistics have nearly same power. Case of populations are asymmetric long-tailed distributions, Za test statistic has the highest power for all n and all α but when a│Y₁│≥ 2, Y₂ ≤ 9, n ≥ 40 at α = 0.01when│Y₁│ ≥ 164> Y₂ ≥ 5.5 , all n at α = 0.05 and 0.10 the three test statistics have nearly same power. Power of the test of the three test statistics varies directly to sample sizes and significance levels.-
dc.format.extent5773402 bytes-
dc.format.extent3007681 bytes-
dc.format.extent5211735 bytes-
dc.format.extent5974034 bytes-
dc.format.extent28844134 bytes-
dc.format.extent2768403 bytes-
dc.format.extent3737915 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.titleการเปรียบเทียบการทดสอบความกลมกลืนสำหรับการแจกแจงแบบปกติen
dc.title.alternativeA comparison on goodness-of-fit tests for normal distributionen
dc.typeThesises
dc.degree.nameสถิติศาสตรมหาบัณฑิตes
dc.degree.levelปริญญาโทes
dc.degree.disciplineสถิติes
dc.degree.grantorจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen
Appears in Collections:Acctn - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Kanokporn_sa_front.pdf5.64 MBAdobe PDFView/Open
Kanokporn_sa_ch1.pdf2.94 MBAdobe PDFView/Open
Kanokporn_sa_ch2.pdf5.09 MBAdobe PDFView/Open
Kanokporn_sa_ch3.pdf5.83 MBAdobe PDFView/Open
Kanokporn_sa_ch4.pdf28.17 MBAdobe PDFView/Open
Kanokporn_sa_ch5.pdf2.7 MBAdobe PDFView/Open
Kanokporn_sa_back.pdf3.65 MBAdobe PDFView/Open


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