Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/29162
| Title: | การเปรียบเทียบวิธีการจำแนกกลุ่มในการวิเคราห์ตัวแปรพหุ |
| Other Titles: | A comparison of discriminant methods in multivariate analysis |
| Authors: | พิศมัย เตรียมเจริญพร |
| Advisors: | สรชัย พิศาลบุตร |
| Other author: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. บัณฑิตวิทยาลัย |
| Issue Date: | 2531 |
| Publisher: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
| Abstract: | การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและเปรียบเทียบอำนาจการจำแนกกลุ่ม 2 กลุ่ม ในการวิเคราะห์ตัวแปรพหุโดยวิธี Linear Discriminant Function และวิธี Optimum Allocation Rule โดยใช้ข้อมูลจริงและข้อมูลจำลอง ผลการวิจัยพบว่าเมื่อตัวแปรอิสระมีรูปแบบผสมระหว่างตัวแปรเชิงปริมาณและตัวแปรไบนารีอำนาจการจำแนกกลุ่มของการวิเคราะห์โดยวิธี Optimum Allocation Rule จะสูงกว่าการวิเคราะห์โดยวิธี Linear Discriminant Function และกรณีที่จำนวนตัวแปรไบนารีเพิ่มขึ้น อำนาจการจำแนกกลุ่มของการวิเคราะห์โดยวิธี Optimum Allocation Rule จะเพิ่มขึ้นในขณะที่อำนาจการจำแนกกลุ่มของการวิเคราะห์โดยวิธี Linear Discriminant Function จะลดลง นอกจากนี้แล้วยังพบว่าที่สัดส่วนของตัวแปรไบนารีเดียวกันเมื่อจำนวนตัวแปรอิสระที่ใช้ในการวิเคราะห์เพิ่มขึ้น อำนาจการจำแนกกลุ่มของการวิเคราะห์ทั้ง 2 วิธีจะเพิ่มขึ้น |
| Other Abstract: | This study aimed to investigate and comparing two-group methods in multivariate analysis, namely, Linear Discriminant Function and Optimum allocation Rule by using a set of data collected from a set of real data and a set of simulating data. It was found from the results of analysis that when two types of independent variables, binary and quantitative, were used together, the discriminant power of the Optimum Allocation Rule was higher than that of the Linear Discriminant Function. And when the number of binary variables increase the discriminant power of the Optimum Allocation Rule will also increase while that of the Linear Discriminant Function will decrease. It was also found that when using the same proportion of binary variables, the discriminant power of both methods will increase if the number of independent variables increases. |
| Description: | วิทยานิพนธ์ (สต.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2531 |
| Degree Name: | สถิติศาสตรมหาบัณฑิต |
| Degree Level: | ปริญญาโท |
| Degree Discipline: | สถิติ |
| URI: | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/29162 |
| ISBN: | 9745691623 |
| Type: | Thesis |
| Appears in Collections: | Grad - Theses |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Pitsamai_tr_front.pdf | 2.77 MB | Adobe PDF | View/Open | |
| Pitsamai_tr_ch1.pdf | 1.57 MB | Adobe PDF | View/Open | |
| Pitsamai_tr_ch2.pdf | 3.45 MB | Adobe PDF | View/Open | |
| Pitsamai_tr_ch3.pdf | 2.1 MB | Adobe PDF | View/Open | |
| Pitsamai_tr_ch4.pdf | 7.45 MB | Adobe PDF | View/Open | |
| Pitsamai_tr_ch5.pdf | 1.09 MB | Adobe PDF | View/Open | |
| Pitsamai_tr_back.pdf | 18.34 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.