การเปรียบเทียบวิธีการจำแนกกลุ่มในการวิเคราห์ตัวแปรพหุ

พิศมัย เตรียมเจริญพร

Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/29162

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	สรชัย พิศาลบุตร
dc.contributor.author	พิศมัย เตรียมเจริญพร
dc.contributor.other	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. บัณฑิตวิทยาลัย
dc.date.accessioned	2013-02-27T09:21:09Z
dc.date.available	2013-02-27T09:21:09Z
dc.date.issued	2531
dc.identifier.isbn	9745691623
dc.identifier.uri	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/29162
dc.description	วิทยานิพนธ์ (สต.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2531	en
dc.description.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
dc.description.abstractalternative	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.
dc.format.extent	2835395 bytes
dc.format.extent	1610818 bytes
dc.format.extent	3534010 bytes
dc.format.extent	2148165 bytes
dc.format.extent	7627902 bytes
dc.format.extent	1117855 bytes
dc.format.extent	18782418 bytes
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.language.iso	th	es
dc.publisher	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en
dc.rights	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en
dc.title	การเปรียบเทียบวิธีการจำแนกกลุ่มในการวิเคราห์ตัวแปรพหุ	en
dc.title.alternative	A comparison of discriminant methods in multivariate analysis	en
dc.type	Thesis	es
dc.degree.name	สถิติศาสตรมหาบัณฑิต	es
dc.degree.level	ปริญญาโท	es
dc.degree.discipline	สถิติ	es
dc.degree.grantor	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en
Appears in Collections:	Grad - Theses

Files in This Item:

File	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

Show simple item record