Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/41559
Title: ตัวสถิติทดสอบมอนติคาร์โลอัตราส่วนภาวะน่าจะเป็นสำหรับแผนแบบจตุรัสลาตินที่ปัจจัยทดลองและปัจจัยบล็อกเป็นปัจจัยคงที่
Other Titles: Monte Carlo likelihood ratiotest statistic for latin square design with fixed treatment and blocking factors
Authors: มงคล ลีลาไพบูลย์
Advisors: สุพล ดุรงค์วัฒนา
Other author: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะพานิชยศาสตร์และการบัญชี
Advisor's Email: fcomsdu@acc.chula.ac.th
Subjects: สถิติ
วิธีมอนติคาร์โล
ความน่าจะเป็น
Monte Carlo method
Statistics
Probabilities
Issue Date: 2550
Publisher: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract: วัตถุประสงค์ของการวิจัยในครั้งนี้ เพื่อศึกษาและเปรียบเทียบการทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างอิทธิพลของวิธีทดลอง สำหรับแผนการทดลองแบบจัตุรัสลาตินที่มีปัจจัยทดลอง ปัจจัยแถว และปัจจัยคอลัมน์ที่เป็นปัจจัยคงที่ ซึ่งการทดสอบนี้ได้ทำการศึกษา 2 วิธี คือตัวสถิติทดสอบอัตราส่วนภาวะน่าจะเป็น และตัวสถิติทดสอบมอนติคาร์โลอัตราส่วนภาวะน่าจะเป็น โดยที่ตัวแบบมีรูปแบบดังนี้ Y[Subscript ijk] = µ+ τ[Subscript i]+ β[Subscript j]+ α [Subscript k]+ℰ[Subscript ijk] เมื่อ i,j,k = 1,2,3,…,p ในงานวิจัยครั้งนี้ได้กำหนดความคลาดเคลื่อน ℰ[Subscript ijk] เป็นตัวแปรสุ่มที่มีการแจกแจงแบบปกติ และเป็นอิสระกัน มีค่าเฉลี่ยเป็น 0 และความแปรปรวนเป็น sigma² เมื่ออิทธิพลของปัจจัยทดลองและปัจจัยบล็อกเป็นไปในเชิงบวก การจำลองข้อมูลในครั้งนี้ได้ทำการจำลองข้อมูลจากเทคนิคมอนติคาร์ด้วยโปรแกรม S-PLUS 2000 โดยกำหนดสถานการณ์ต่างๆ ไว้ดังนี้ จำนวนวิธีทดลอง จำนวนปัจจัยแถว จำนวนปัจจัยคอลัมน์ เท่ากับ 3 4 5 6 7 และสัมประสิทธิ์ความแปรผันเท่ากับ 5% 10% 15% 20% 25% ที่ระดับนัยสำคัญที่ใช้ศึกษาคือ 0.001 0.01 และ 0.05 ใช้ค่าความผิดพลาดประเภทที่ 1 และอำนาจการทดสอบเป็นเกณฑ์ในการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของตัวสถิติทั้ง 2 วิธี ผลการวิจัยได้ดังนี้ คือ การตรวจสอบความผิดพลาดประเภทที่ 1 ที่ระดับนัยสำคัญที่ 0.001 0.01 และ 0.05 ในกรณีส่วนใหญ่ตัวสถิติมอนติคาร์โลอัตราส่วน ภาวะน่าจะเป็นจะให้ความผิดพลาดประเภทที่ 1 เท่ากันหรือใกล้เคียงกันเกือบทุกกรณี การตรวจสอบอำนาจการทดสอบ เมื่อความแตกต่างระหว่างอิทธิพลของวิธีทดลองแตกต่างกันน้อย ตัวสถิติทดสอบมอนติคาร์โลอัตราส่วนภาวะน่าจะเป็นให้อำนาจการทดสอบสูงกว่า ตัวสถิติอัตราส่วนภาวะน่าจะเป็นเกือบทุกกรณี เมื่อความแตกต่างระหว่างอิทธิพลของวิธีทดลองแตกต่างกันปานกลาง ตัวสถิติทดสอบมอนติคาร์โลอัตราส่วนภาวะน่าจะเป็นจะให้อำนาจการทดสอบสูงกว่าหรือเท่ากับ ตัวสถิติอัตราส่วนภาวะน่าจะเป็นเกือบทุกกรณี และเมื่อความแตกต่างระหว่างอิทธิพลของวิธีทดลองแตกต่างกันมาก ตัวสถิติทดสอบ มอนติคาร์โลอัตราส่วนภาวะน่าจะเป็นให้อำนาจการทดสอบเท่ากันหรือใกล้เคียงกับ ตัวสถิติอัตราส่วนภาวะน่าจะเป็นเกือบทุกกรณี
Other Abstract: This study has 2 methods; Likelihood ratio test statistic and Monte Carlo test base on likelihood ratio. The model is Y[Subscript ijk] = µ+ τ[Subscript i]+ β[Subscript j]+ α [Subscript k]+ℰ[Subscript ijk] when i,j,k = 1,2,3,…,p The Error ℰ[Subscript ijk] of this experiment is conducted as random variables that has normal distribution and are independent which its mean is 0 and variance is sigma², when influence of variable factor and fixed-factor have positive figure. To generate the data for this study, the Monte Carlo simulation technique is done using S-PLUS 2000 package. The numbers of treatment, numbers of row factor and numbers of column factor are equal to 3 4 5 6 7 and coefficient figures of variation are specified at 5% 10% 15% 20% and 25%. The significant levels for this study are at 0.001 0.01 and 0.05. The Type 1 Error and power of the test are a measure for comparison efficiencies of both methods. The result of this study can be summarized as follows; Type 1 Error Evaluation At the significant levels 0.001 0.01 and 0.05, almost all of the cases, Monte Carlo likelihood ratio test statistic gives Type 1 Error of tests resulting equally or almost the same. Power of the test Evaluation When the difference of treatments effect is less, Monte Carlo likelihood ratio test statistic gives power of test higher than likelihood ratio test statistic in almost of the cases. When the difference of treatments effect is moderate, Monte Carlo likelihood ratio test statistic gives power of the test higher or equal to the likelihood ratio test statistic in almost of the cases. And when the treatments’ influences are so mush different , Monte Carlo likelihood ratio test statistic gives power of the resulting equally or almost the same as likelihood ratio test statistic in almost of the cases.
Description: วิทยานิพนธ์ ( สต.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2550
Degree Name: สถิติศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level: ปริญญาโท
Degree Discipline: สถิติ
URI: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/41559
URI: http://doi.org/10.14457/CU.the.2007.846
metadata.dc.identifier.DOI: 10.14457/CU.the.2007.846
Type: Thesis
Appears in Collections:Acctn - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Mongkol_Le.pdf1.87 MBAdobe PDFView/Open


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