Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/27194
| Title: | การเปรียบเทียบตัวสถิติทดสอบอัตตสหสัมพันธ์ตำแหน่งทีหนึ่ง ของความคลาดเคลื่อนในการวิเคราห์การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย |
| Other Titles: | A comparison on test statistics for first-order autoregressive errors in simple linear regression analysis |
| Authors: | วีรนุช กิจสุขจิต |
| Advisors: | มานพ วราภักดิ์ |
| Other author: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. บัณฑิตวิทยาลัย |
| Issue Date: | 2535 |
| Publisher: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
| Abstract: | ในการวิจัยครั้งนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบอำนาจการทดสอบของตัวสถิติทดสอบ ที่ใช้ทดสอบอัตตสหสัมพันธ์ของความคลาดเคลื่อน ในการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย 3 ตัว คือ สถิติทดสอบเดอร์บิน-วัตสัน (DW) สถิติทดสอบอัตราส่วนวอนนิวแมน (VN) และสถิติทดสอบเกียรี่ (G) โดยศึกษาความสามารถในการควบคุมความผิดพลาดประเภทที่ 1 และอำนาจการทดสอบ ภายใต้เงื่อนไขของค่าอัตตสหสัมพันธ์ (ρ) ขนาดตัวอย่าง (n) รูปแบบของตัวอิสระ (xt) และลักษณะการแจกแจงของความคลาดเคลื่อนสุ่ม (vt). ข้อมูลที่ใช้ในการวิจัยนี้ ได้จากการทดลองด้วยเทคนิคมอนติคาร์โล โดยจำลองการทดลองด้วยเครื่องคอมพิวเตอร์AMDAHL 5680 จำนวน 1,000 ครั้ง สำหรับแต่ละสถานการณ์ที่กำหนด เพื่อคำนวณความน่าจะเป็นของความผิดพลาดประเภทที่ 1 และอำนาจการทดสอบของสถิติทดสอบทั้ง 3 วิธี ที่ระดับนัยสำคัญ 0.05 ผลการวิจัยสรุปได้ดังนี้ 1. ความสามารถในการควบคุมความผิดพลาดประเภทที่ 1 ของตัวสถิติทดสอบ 1.1 ตัวสถิติทดสอบเดอร์บิน-วัตสัน สามารถควบคุมความผิดพลาดประเภทที่ 1 ได้ เมื่อตัวอย่างขนาดกลางและขนาดใหญ่ (n = 30, 50) ทุกรูปแบบของตัวแปรอิสระ และทุกรูปแบบการแจกแจงของความคลาดเคลื่อนสุ่ม 1.2 ตัวสถิติทดสอบอัตราส่วนวอนนิวแมน สามารถควบคุมความผิดพลาดประเภทที่ 1 ได้ ทุกสถานการณ์ที่ทำการศึกษาในงานวิจัยนี้ 1.3 ตัวสถิติทดสอบเกียรี่ ไม่สามารถควบคุมความผิดพลาดประเภทที่ 1 ได้ในทุกสถานการณ์ที่ทำการศึกษาในงานวิจัยนี้ 2. อำนาจการทดสอบ 2.1 เมื่อตัวอย่างขนาดใหญ่ (n = 50) ตัวสถิติทดสอบเดอร์บิน-วัตสันและตัวสถิติทดสอบอัตราส่วนวอนนิวแมน จะให้อำนาจการทดสอบใกล้เคียงกันหรือเท่ากัน ในทุกระดับค่าอัตตสหสัมพันธ์ (0.1-0.9) ทุกรูปแบบของตัวแปรอิสระ และทุกรูปแบบการแจกแจงของความคลาดเคลื่อนสุ่ม 2.2 เมื่อตัวอย่างขนาดกลาง (n=30) – ตัวสถิติทดสอบเดอร์บิน-วัตสันและตัวสถิติทดสอบอัตราส่วนวอนนิวแมน จะให้อำนาจการทดสอบใกล้เคียงกัน ในทุกระดับค่าอัตตสหสัมพันธ์ (0.1-0.9) ทุกรูปแบบของตัวแปรอิสระ และรูปแบบการแจกแจงของความคลาดเคลื่อนสุ่มเป็นแบบสมมาตร (Normal, Uniform) – ตัวสถิติทดสอบอัตราส่วนวอนนิวแมน จะให้อำนาจการทดสอบสูงสุด เมื่อค่าอัตตสหสัมพันธ์อยู่ในระดับต่ำ (0.1-0.3) ในทุกรูปแบบของตัวแปรอิสระ และรูปแบบการแจกแจงของความคลาดเคลื่อนสุ่มเป็นแบบเบ้หรือหางยาว (Exponential, Cauchy) 2.3 ตัวสถิติทดสอบเกียรี่ไม่มีการเปรียบเทียบอำนาจการทดสอบ เพราะว่าไม่สามารถควบคุมความผิดพลาดประเภทที่ 1 ได้ |
| Other Abstract: | The objective of this study is to investigate the probability of type-1 error and power of the tests 1) Durbin-Watson test 2) Von Neumann ratio test 3) Geary test, for the test of first-order autocorrelation of random errors in Simple Linear Regression analysis under conditions of autocorrelation coefficient (ρ), sample size (n), independent variable (xt) and distribution of error (vt). The data for this experiment were generated through the Monte Carlo simulation technique which was repeated 1,000 times under each condition at five percent significance level. The AMDAHL 5680 computer was used to calculate the probability of type-1 error and power of the tests. Results of the study are as follow: 1. Probability of type-1 error. 1.1 Durbin-Watson test could control the probability of type-1 error when sample sizes are medium and large (n = 30, 50) for all models of independent variable and all distributions of error. 1.2 Von Neumann ratio test could control the probability of type-1 error for all cases. 1.3 Geary test could not control the probability of type-1 error for all cases. 2. Power of the test. 2.1 In case of large sample size (n = 50): Dubin-Watson test and Von Neumann ratio test have power of the tests closely or equally for all autocorrelation levels (0.1-0.9), all models of independent variable, and all distributions of error. 2.2 In case of medium sample size (n=30): -Dublin-Watson test and Von Neumann ratio test have power of the tests closely for all autocorrelation levels (0.1-0.9), all models of independent variable, and distributions of error are symmetry (Normal, Uniform). –Von Neumann ratio test has the highest power when autocorrelation level is low (0.1-0.3) for all models of independent variable and the distribution of error is skew or long-tailed (Exponential, Cauchy). 2.3 The power of the Geary test has not been compared, because its probability of type-1 error is out of control. |
| Description: | วิทยานิพนธ์ (สต.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2535 |
| Degree Name: | สถิติศาสตรมหาบัณฑิต |
| Degree Level: | ปริญญาโท |
| Degree Discipline: | สถิติ |
| URI: | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/27194 |
| ISBN: | 9745814334 |
| Type: | Thesis |
| Appears in Collections: | Grad - Theses |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Weeranuch_ki_front.pdf | 3.31 MB | Adobe PDF | View/Open | |
| Weeranuch_ki_ch1.pdf | 2.13 MB | Adobe PDF | View/Open | |
| Weeranuch_ki_ch2.pdf | 3.66 MB | Adobe PDF | View/Open | |
| Weeranuch_ki_ch3.pdf | 2.7 MB | Adobe PDF | View/Open | |
| Weeranuch_ki_ch4.pdf | 7.15 MB | Adobe PDF | View/Open | |
| Weeranuch_ki_ch5.pdf | 1.33 MB | Adobe PDF | View/Open | |
| Weeranuch_ki_back.pdf | 4.5 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.